记忆体系

跨会话持久化记忆。

Deep Agents 使用 LangGraph 的 Memory Store 跨线程和会话持久化记忆。这让 Agent 在不同的对话之间保留信息。

基本用法

from deepagents import create_deep_agent

# 加载 AGENTS.md 文件作为初始记忆
agent = create_deep_agent(
    model="openai:gpt-4o",
    memory=["./AGENTS.md"],  # 启动时加载的记忆文件
)

使用 StoreBackend 持久化

from deepagents import create_deep_agent
from deepagents.backends import StoreBackend

# 使用 LangGraph Store 实现跨线程持久化
agent = create_deep_agent(
    model="openai:gpt-4o",
    backend=StoreBackend(),  # 跨线程持久化
)

结合文件系统后端

from deepagents import create_deep_agent
from deepagents.backends import CompositeBackend, StateBackend, StoreBackend

# 复合路由：默认用 StateBackend，记忆路径用 StoreBackend
backend = CompositeBackend(routes={
    "/memories/": StoreBackend(),
    "/": StateBackend(),
})

agent = create_deep_agent(
    model="openai:gpt-4o",
    backend=backend,
)

技能中的记忆

记忆也可以通过技能系统加载：

agent = create_deep_agent(
    model="openai:gpt-4o",
    skills=["./skills/"],  # 技能目录包含记忆文件
)

下一步

• 技能 — 可复用的技能扩展
• 文件系统后端 — 后端选择
• 框架能力 — 深入了解框架组件