记忆

在多轮、多次会话中，Agent 往往需要“记住以前发生过什么”：例如用户偏好、历史结论、曾确认过的事实等。Blades 提供 Memory 能力，用于跨多个 Session 进行信息存储与检索，让 Agent 在新对话里也能“回忆”上下文，从而减少重复提问、提升一致性。

Memory 解决什么问题？

• Session / State 解决的是“当前对话线程内”的组织与临时数据管理（教程在上一章展开）。
• Memory 面向的是“跨多个 session 的历史信息”，可被检索出来辅助当前回答，可理解为 Agent 的“可检索档案库/知识库”

让 Agent 具备记忆检索能力

Blades 的 Memory 使用流程可以概括为 4 步：

1. 创建 MemoryStore（记忆库）
2. 创建 MemoryTool（让 Agent 能主动检索记忆）
3. 把 MemoryTool 注入 Agent（WithTools），再运行对话

创建记忆数据库

NewInMemoryStore() 会创建一个内存版的 MemoryStore，适合示例与本地开发。

memoryStore := memory.NewInMemoryStore()

创建 Agent 并添加记忆工具

在创建 Agent 配置 记忆工具（示例使用 blades.WithTools(memoryTool)），并在 Instruction 里提示模型“必要时使用 Memory 工具进行查询记忆内容”。

package main

import (
    "context"
    "log"
    "os"
    "os"

    "github.com/go-kratos/blades"
    "github.com/go-kratos/blades/contrib/openai"
    "github.com/go-kratos/blades/memory"
)

func main() {
    ctx := context.Background()
    memoryStore := memory.NewInMemoryStore()
    memoryTool, err := memory.NewMemoryTool(memoryStore)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    memoryStore.AddMemory(ctx,
        &memory.Memory{
            Content: blades.AssistantMessage("My favorite project is the Blades Agent kit."),
        },
    )
    memoryStore.AddMemory(ctx,
        &memory.Memory{
            Content: blades.AssistantMessage("My favorite programming language is Go."),
        },
    )
    // Create an agent with memory tool
    model := openai.NewModel(os.Getenv("OPENAI_MODEL"), openai.Config{
    model := openai.NewModel(os.Getenv("OPENAI_MODEL"), openai.Config{
        APIKey: os.Getenv("OPENAI_API_KEY"),
    })
    agent, err := blades.NewAgent(
        "MemoryRecallAgent",
        blades.WithModel(model),
        blades.WithInstruction("Answer the user's question. Use the 'Memory' tool if the answer might be in past conversations."),
        blades.WithTools(memoryTool),
    )
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    // Example conversation in memory
    input := blades.UserMessage("What is my favorite project?")
    runner := blades.NewRunner(agent)
    output, err := runner.Run(ctx, input)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    log.Println(output.Text())
}