Memory Query

Memory Query (记忆查询)

基于用户长期记忆回答「我去过哪」「上次什么时候」「我的偏好」等问题，使用 MemoryQueryAgent。需传入 MemoryManager 以访问 data/memory/{user_id}.json 中的行程、偏好与聊天摘要。

When to Use

• 用户问自己的历史行程、偏好、或过往对话内容时

Agent

• MemoryQueryAgent (agents/memory_query_agent.py)
• 入参：model、memory_manager（必选，否则无记忆可查）
• 异步：reply() 为 async，需 await

依赖

• MemoryManager：context.memory_manager.MemoryManager(user_id, session_id, storage_path, llm_model)
• 长期记忆存储：data/memory/{user_id}.json

初始化与调用

import asyncio
import json
from agentscope.message import Msg
from agentscope.model import OpenAIChatModel
from config_agentscope import init_agentscope
from config import LLM_CONFIG
from context.memory_manager import MemoryManager
from agents.memory_query_agent import MemoryQueryAgent

async def memory_query(user_query: str, user_id: str = "default_user", session_id: str = "default"):
    init_agentscope()
    model = OpenAIChatModel(
        model_name=LLM_CONFIG["model_name"],
        api_key=LLM_CONFIG["api_key"],
        client_kwargs={"base_url": LLM_CONFIG["base_url"], "timeout": 60},
        temperature=LLM_CONFIG.get("temperature", 0.7),
        max_tokens=LLM_CONFIG.get("max_tokens", 2000),
    )
    memory_manager = MemoryManager(user_id=user_id, session_id=session_id, llm_model=model)
    agent = MemoryQueryAgent(
        name="MemoryQueryAgent",
        model=model,
        memory_manager=memory_manager,
    )
    # Agent 期望 content 为 JSON：{"context": {"rewritten_query": "用户问题"}}
    user_msg = Msg(
        name="user",
        content=json.dumps({"context": {"rewritten_query": user_query}}),
        role="user",
    )
    result = await agent.reply(user_msg)
    return json.loads(result.content) if isinstance(result.content, str) else result.content

# 使用
data = asyncio.run(memory_query("我去过哪些地方？"))
# data: {"status": "success", "query": "...", "answer": "...", "memory_sources": {"trip_count", "has_preferences", ...}}

返回格式

• status: "success" 或 "error"
• query: 用户问题
• answer: 基于记忆的自然语言回答
• memory_sources: 如 trip_count, has_preferences, has_chat_summary

回答指南

【回答要求】

1. 直接基于上述记忆信息回答问题
2. 如果记忆中没有相关信息，诚实说明"记录中没有相关信息"
3. 回答要自然、准确、有条理
4. 如果有多条记录，可以按时间顺序或分类列举
5. 不要编造不存在的信息

请直接回答用户的问题。