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企业网站建设管理平台,木门行业网站该怎么做,山东家居行业网站开发,龙岩市建设局网站文章介绍了如何通过记忆系统提升AI智能体能力#xff0c;重点推荐MemMachine这一AI Memory开源库。该库支持工作、持久和个性化三种内存类型#xff0c;采用关系型数据库和图数据库组合存储方案#xff0c;使AI能学习记忆并延续上下文#xff0c;构建持续进化的用户档案。文…文章介绍了如何通过记忆系统提升AI智能体能力重点推荐MemMachine这一AI Memory开源库。该库支持工作、持久和个性化三种内存类型采用关系型数据库和图数据库组合存储方案使AI能学习记忆并延续上下文构建持续进化的用户档案。文章详细介绍了API和MCP两种接入方式帮助开发者轻松集成记忆功能将普通聊天机器人升级为能理解用户并与之共同成长的个性化AI助手。如何让你开发的AI智能体越用越聪明需要解答这个问题就需要先来了解Agent的架构。Lilian Weng的智能体架构以大语言模型LLM为核心作为智能体的“大脑”。智能体**AI Agent大模型LLM记忆Memory规划Planning工具使用Tool Use**规划Planning包括子目标分解将大任务分解为小任务和自我反思与完善从错误中学习并改进。记忆Memory包含短期记忆上下文学习和长期记忆通过外部向量存储进行信息检索。工具使用Tool Use赋予智能体调用外部API的能力以获取额外信息或执行模型本身不具备的功能。以上的三大模块组成了Agent其中记忆就是让Agent越用越聪明的关键点在这里我给大家推荐一个AI Memory 开源库MemMachine。链接https://github.com/memmachine官网https://memmachine.ai/项目介绍MemMachine 是为AI智能体打造的通用记忆层。它让AI应用能够学习、记忆并在不同会话间延续上下文从而构建持续进化的用户档案。简单来说它将普通的聊天机器人升级为能真正理解你、与你共同成长的个性化助手。它有什么特性多种内存类型MemMachine 支持工作短期、持久长期和个性化档案内存类型。开发者友好型 APIPython SDK、RESTful 和 MCP 接口及端点集成起来非常简单。技术架构如下MemMachine 就像是给 AI 装了一个内存条让它能像人一样记住过去、理解现在、预测未来。记忆层情景记忆短期 长期、个性化记忆记住你的喜好习惯存储层数据安全存放在两种数据库里长期记忆使用的图数据库个人信息记忆使用的关系型数据库数据存储设计关系型数据库像一个电子档案柜把数据存在一个个整齐的表格里。它擅长存储简单明了的信息比如你的姓名、年龄、地址这些基本资料。就像你不会把所有东西都堆在桌子上一样关系型数据库把不同类型的信息分类放在不同的表格里查找起来既快又准而且能保证信息不会出错。图数据库像一张社交网络图用 “节点” 代表人和事物用 “边” 代表它们之间的关系。它特别擅长处理复杂的关系网络比如谁是你的朋友、朋友的朋友喜欢什么、谁和谁有共同兴趣。就像你在社交软件上看到的好友关系图一样图数据库能轻松发现隐藏的联系帮你找到 “你可能认识的人” 或者 “你可能喜欢的东西”。一起用的效果这两种数据库就像你的左脑和右脑关系型数据库负责精确的事实记忆图数据库负责智能的关系理解在一起使用时能提供既准确又智能的服务。使用指南接下来介绍两种最通用接入方式API接入、MCP接入。API接入前提条件确保你的 FastAPI 应用程序正在运行。打开终端导航到包含您的app.py文件的目录并运行以下命令。输出应确认服务器正在监听请求。uvicorn app:app --reload获取所有会话最简单的方式是检查现有会话。这个GET请求不需要任何数据。由于还没有创建任何会话你可能会看到一个空列表。curl http://127.0.0.1:8080/v1/sessions创建记忆片段POST /v1/memories需要一个包含会话详情、生产者、接收者和记忆内容的 JSON 主体。curl -X POST http://127.0.0.1:8080/v1/memories \ -H Content-Type: application/json \ -d { session: { group_id: test_group, agent_id: [test_agent], user_id: [test_user], session_id: session_123 }, producer: test_user, produced_for: test_agent, episode_content: This is a simple test memory., episode_type: message, metadata: {} }正确输出收到一个空的200 OK响应确认已成功添加。搜索内存POST /v1/memories/search需要一个 JSON 正文来指定搜索查询和会话。curl -X POST http://127.0.0.1:8080/v1/memories/search \ -H Content-Type: application/json \ -d { session: { group_id: test_group, agent_id: [test_agent], user_id: [test_user], session_id: session_123 }, query: simple test memory, filter: {}, limit: 5 }正确输出看到一个200 OK响应其中包含搜索结果包括你刚刚添加的记忆片段。输出将以 JSON 对象的格式显示确认你的记忆已被成功找到。删除会话数据DELETE /v1/memories需要 JSON 主体来指定要删除哪个会话的数据。curl -X DELETE http://127.0.0.1:8080/v1/memories \ -H Content-Type: application/json \ -d { session: { group_id: test_group, agent_id: [test_agent], user_id: [test_user], session_id: session_123 } }MCP接入前提条件确保你的独立 MCP 服务器已启动并运行可以使用以下示例命令来启动它MEMORY_CONFIGconfig.yml uv run memmachine-mcp-http --host localhost --port 8080其中config.yml是你的 MemMachine 配置文件。localhost和8080是 MCP 服务器将监听请求的主机名和端口。如果您想检查服务器是否运行正常您可以使用curl命令按照以下步骤查询服务器上可用的工具。建立 SSE 连接并获取会话 ID我们需要会话 ID 来与 MCP 服务器进行交互。可以通过建立 Server-Sent Events (SSE)连接来获取会话 ID。curl -v -N http://localhost:8080/mcp/ -H Accept: text/event-stream示例响应* Host localhost:8080 was resolved. * IPv6: ::1 * IPv4: 127.0.0.1 * Trying [::1]:8080... * connect to ::1 port 8080 from ::1 port 62212 failed: Connection refused * Trying 127.0.0.1:8080... * Connected to localhost (127.0.0.1) port 8080 GET /mcp/ HTTP/1.1 Host: localhost:8080 User-Agent: curl/8.7.1 Accept: text/event-stream * Request completely sent off HTTP/1.1 400 Bad Request date: Fri, 31 Oct 2025 21:58:56 GMT server: uvicorn content-type: application/json mcp-session-id: 8f82399b29ba42d495ff44d5a9cf7862 content-length: 105 {jsonrpc:2.0,id:server-error,error:{code:-32600,message:Bad Request: Missing session ID}}在这个输出中查找mcp-session-id头部可以看到会话 ID 是8f82399b29ba42d495ff44d5a9cf7862。初始化会话现在我们已经有了会话 ID可以通过向 MCP 服务器发送initialize请求来初始化会话。curl http://localhost:8080/mcp/ \ -H Content-Type: application/json \ -H Accept: application/json, text/event-stream \ -H mcp-session-id: 8f82399b29ba42d495ff44d5a9cf7862 \ -d { jsonrpc: 2.0, id: 1, method: initialize, params: { protocolVersion: 2024-11-05, capabilities: {}, clientInfo: { name: curl-client, version: 1.0.0 } } }示例响应event: message data: { jsonrpc: 2.0, id: 1, result: { protocolVersion: 2024-11-05, capabilities: { experimental: {}, prompts: { listChanged: true }, resources: { subscribe: false, listChanged: true }, tools: { listChanged: true } }, serverInfo: { name: MemMachine, version: 1.16.0 } } }发送初始化通知初始化会话后我们需要向 MCP 服务器发送initialized通知。curl http://localhost:8080/mcp/ \ -H Content-Type: application/json \ -H Accept: application/json, text/event-stream \ -H mcp-session-id: 8f82399b29ba42d495ff44d5a9cf7862 \ -d { jsonrpc: 2.0, method: notifications/initialized }请求应成功且无任何错误。列出可用工具现在我们可以通过向 MCP 服务器发送tools/list请求来列出可用工具。curl http://localhost:8080/mcp/ \ -H Content-Type: application/json \ -H Accept: application/json, text/event-stream \ -H mcp-session-id: 8f82399b29ba42d495ff44d5a9cf7862 -d { jsonrpc: 2.0, id: 2, method: tools/list, params: {} }示例响应event: message data: { jsonrpc: 2.0, id: 2, result: { tools: [ { name: add_memory, description: Store important new information about the user or conversation into memory. Use this automatically whenever the user shares new facts, preferences, plans, emotions, or other details that could be useful for future context. Include the **full conversation context** in the content field — not just a snippet. This tool writes to both short-term (episodic) and long-term (profile) memory, so that future interactions can recall relevant background knowledge even across different sessions., inputSchema: { $defs: { AddMemoryParam: { description: Parameters for adding memory.\n\nThis model is used by chatbots or agents to store important information\ninto memory for a specific user. The content should contain the **full\nconversational or contextual summary**, not just a short fragment.\n\nChatbots should call this when they learn new facts about the user,\nobserve recurring behaviors, or summarize recent discussions., ... }总结让AI智能体越用越聪明就是为它安装一个强大的记忆系统。通过集成 MemMachine 专业记忆层Anget就能瞬间赋予长期记忆和个性化学习能力将普通 Agent 升级为能真正理解用户并与之共同成长的AI智能体伙伴。AI时代未来的就业机会在哪里答案就藏在大模型的浪潮里。从ChatGPT、DeepSeek等日常工具到自然语言处理、计算机视觉、多模态等核心领域技术普惠化、应用垂直化与生态开源化正催生Prompt工程师、自然语言处理、计算机视觉工程师、大模型算法工程师、AI应用产品经理等AI岗位。掌握大模型技能就是把握高薪未来。那么普通人如何抓住大模型风口AI技术的普及对个人能力提出了新的要求在AI时代持续学习和适应新技术变得尤为重要。无论是企业还是个人都需要不断更新知识体系提升与AI协作的能力以适应不断变化的工作环境。因此这里给大家整理了一份《2025最新大模型全套学习资源》包括2025最新大模型学习路线、大模型书籍、视频教程、项目实战、最新行业报告、面试题等带你从零基础入门到精通快速掌握大模型技术由于篇幅有限有需要的小伙伴可以扫码获取1. 成长路线图学习规划要学习一门新的技术作为新手一定要先学习成长路线图方向不对努力白费。这里我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。2. 大模型经典PDF书籍书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。书籍含电子版PDF3. 大模型视频教程对于很多自学或者没有基础的同学来说书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解因此我们提供了丰富的大模型视频教程以动态、形象的方式展示技术概念帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。4. 大模型项目实战学以致用当你的理论知识积累到一定程度就需要通过项目实战在实际操作中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。5. 大模型行业报告行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。6. 大模型面试题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我们将提供精心整理的大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。为什么大家都在学AI大模型随着AI技术的发展企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。金融AI、制造AI、医疗AI等跨界岗位薪资涨幅达30%-50%。同时很多人面临优化裁员近期科技巨头英特尔裁员2万人传统岗位不断缩减因此转行AI势在必行这些资料有用吗这份资料由我们和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。大模型全套学习资料已整理打包有需要的小伙伴可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】