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# 构建完整的记忆增强型智能体
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在这一最后步骤中，我们将把我们探讨的所有记忆功能整合在一起，创建一个完整的记忆增强型智能体。我们还将创建一个实际示例，展示这些功能如何协同工作。
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## 整合所有记忆功能
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让我们创建一个利用对话历史记录、语义回忆和工作记忆的综合智能体：
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```typescript
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// src/mastra/agents/memory-agent.ts
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import { Agent } from "@mastra/core/agent";
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import { Memory } from "@mastra/memory";
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import { openai } from "@ai-sdk/openai";
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import { LibSQLStore, LibSQLVector } from "@mastra/libsql";
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// 创建全面的内存配置
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const memory = new Memory({
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storage: new LibSQLStore({
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id: "learning-memory-storage",
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url: "file:../../memory.db", // 相对于 `.mastra/output` 目录的相对路径
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}),
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vector: new LibSQLVector({
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connectionUrl: "file:../../vector.db", // 相对于 `.mastra/output` 目录的相对路径
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}),
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embedder: openai.embedding("text-embedding-3-small"),
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options: {
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// 对话历史记录配置
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lastMessages: 20, // 在上下文中包含最后 20 条消息
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// 语义回忆配置
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semanticRecall: {
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topK: 3, // 检索 3 条最相似的消息
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messageRange: {
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before: 2, // 包含每次匹配前的 2 条消息
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after: 1, // 包含每次匹配后的 1 条消息
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},
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},
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// 工作记忆配置
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workingMemory: {
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enabled: true,
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template: `
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# 用户档案
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## 个人信息
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- 姓名：
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- 位置：
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- 时区：
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- 职业：
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## 偏好
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- 沟通风格：
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- 感兴趣的话题：
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- 学习目标：
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## 项目信息
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- 当前项目：
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- [项目 1]：
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- 截止日期：
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- 状态：
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- [项目 2]：
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- 截止日期：
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|
- 状态：
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## 会话状态
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- 当前主题：
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- 未解决问题：
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- 行动项：
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`,
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},
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},
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});
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这个全面的内存配置整合了我们探讨的所有三种记忆功能：
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1. **对话历史记录**，使用 `lastMessages` 选项
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2. **语义回忆**，使用 `semanticRecall` 选项
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3. **工作记忆**，使用 `workingMemory` 选项
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每种功能在增强智能体的记忆能力方面都有不同的目的，它们共同创建了一个强大的记忆系统，可以在跨对话中保持上下文并提供个性化响应。
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