掌握 CrewAI：第 6 章--记忆基础 | 作者 Okan Yenigün | 2025 年 1 月 | 中
CrewAI中的内存类型
在CrewAI中，内存系统通过使AI代理能够记住、推理和从过去的互动中学习来增强其能力。
前一章：
该系统由几个关键组件组成：
- 短期记忆：该组件暂时存储最近的互动和结果，使代理能够在进行中的任务中回忆相关信息。例如，它有助于通过回忆刚刚讨论过的内容来保持对话的一致性。使用RAG。
- 长期记忆：它作为过去互动中有价值的见解和学习的存储库。它使代理能够随着时间的推移建立和完善其知识，基于历史数据改善决策过程。
- 实体记忆：这种类型捕获并组织在任务中遇到的实体（如人、地点和概念）信息。它促进对这些实体之间的更深入理解和关系映射。使用RAG。
- 上下文记忆：它整合短期记忆、长期记忆和实体记忆，以保持互动的上下文。这确保代理能够在整个对话或任务序列中提供一致且相关的响应。
- 用户记忆：它存储用户特定的信息和偏好，增强个性化和用户体验。
通过利用这些记忆组件，CrewAI代理实现：
- 上下文意识：在对话或任务序列中保持上下文会导致更一致和相关的响应。
- 经验积累：从过去的行动中学习改善未来的决策和问题解决能力。
- 实体理解：识别和记住关键实体增强了处理和互动复杂信息的能力。
内存默认设置为False。我们需要在crew函数中设置memory=True。
## crew.py
@crew
def crew(self) -> Crew:
return Crew(
agents=self.agents,
tasks=self.tasks,
process=Process.sequential,
verbose=True,
memory=True,
)
我们还可以自定义将使用的内存类型。
## crew.py
from crewai.memory.short_term.short_term_memory import ShortTermMemory
from crewai.memory.long_term.long_term_memory import LongTermMemory
from crewai.memory.entity.entity_memory import EntityMemory
from crewai.memory.storage.rag_storage import RAGStorage
from crewai.memory.storage.ltm_sqlite_storage import LTMSQLiteStorage
@crew
def crew(self) -> Crew:
return Crew(
agents=self.agents,
tasks=self.tasks,
process=Process.sequential,
verbose=True,
memory=True,
long_term_memory=LongTermMemory(
storage=LTMSQLiteStorage(
db_path="long_term_memory_storage.db"
)
),
short_term_memory=ShortTermMemory(
storage=RAGStorage(
type="short_term",
allow_reset=True,
embedder_config={
"provider": "openai", # Specify the provider explicitly
"config":{
"model": "text-embedding-ada-002", # Specify the model
"api_key": "",
}
},
crew=self, # Pass crew agents if needed
path="short_term",
),
),
entity_memory=EntityMemory(
storage=RAGStorage(
type="entities",
allow_reset=True,
embedder_config={
"provider": "openai", # Specify the provider explicitly
"config":{
"model": "text-embedding-ada-002", # Specify the model
"api_key": "sk-",
}
},
crew=self, # Pass crew agents if needed
path="entity",
),
),
)
这些组件构成了Crew AI中的内存系统。每个组件都有其特定的目的。为了理解它们如何工作并区分它们的角色，我们应该进行示例案例和项目，以观察其内部运作。稍后在本系列中，将更好地理解它们的角色。
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资源
https://docs.crewai.com/concepts/memory
