Agent Workflow Memory 是一個開源的Python庫，能與LangChain等AI代理框架集成，以實現跨複雜工作流程的持久記憶。它將對話上下文和任務詳情存儲在向量資料庫中，讓代理能在多次互動中檢索和更新相關資訊。支援 Pinecone、Redis 和 Supabase 等流行存儲後端，提升代理性能，保持連貫性，並支持更連貫、更具資訊性的長期工作流程回應。
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Agent Workflow Memory
Agent Workflow Memory 是一個開源的Python庫，能與LangChain等AI代理框架集成，以實現跨複雜工作流程的持久記憶。它將對話上下文和任務詳情存儲在向量資料庫中，讓代理能在多次互動中檢索和更新相關資訊。支援 Pinecone、Redis 和 Supabase 等流行存儲後端，提升代理性能，保持連貫性，並支持更連貫、更具資訊性的長期工作流程回應。
精選
Agent Workflow Memory 是什麼？
Agent Workflow Memory 是一個設計用來增強AI代理在複雜工作流程中擁有持久記憶的Python庫。它利用向量存儲來編碼和檢索相關上下文，使代理能記憶過去的互動、維持狀態並做出明智的決策。這個庫與LangChain的WorkflowAgent等框架無縫集成，提供可定制的記憶回調、資料驅逐政策和對各種存儲後端的支持。透過在向量資料庫中存放對話記錄和任務元資料，它能進行語義相似性搜尋，以呈現最相關的記憶。開發者可調整檢索範圍、壓縮歷史資料以及實現自定義的持久化策略。非常適合長時間會話、多代理協調和高上下文的對話，Agent Workflow Memory 確保AI代理在持續性運作下，進行更自然、更具上下文感的互動，同時降低冗餘和提升效率。
誰會使用 Agent Workflow Memory？
- AI開發者
- 機器學習工程師
- 資料科學家
- 聊天機器人開發者
- R&D團隊
如何使用 Agent Workflow Memory？
- 步驟1：使用 pip 安裝套件：pip install agent-workflow-memory
- 步驟2：配置您選擇的向量存儲（例如 Pinecone、Redis、Supabase）
- 步驟3：以您的向量存儲客戶端實例化 WorkflowMemory 類別
- 步驟4：將記憶實例整合到您的 LangChain WorkflowAgent 中
- 步驟5：運行您的代理，記憶會自動存取和存儲
- 步驟6：使用提供的 API 方法查詢或管理存儲的記憶
平台
- mac
- windows
- linux
Agent Workflow Memory 的核心特徵與益處
主要功能
- 持久的向量存儲記憶
- 與 LangChain WorkflowAgent 無縫整合
- 支援多個後端：Pinecone、Redis、Supabase
- 語義相似性搜尋相關上下文
- 可自定義的記憶回調與資料驅逐政策
優點
- 跨會話提升上下文記憶
- 改善對話連貫性與相關性
- 彈性的存儲選項以滿足不同需求
- 支援長時間、多步驟的工作流程
- 方便整合到現有的AI代理管道中
Agent Workflow Memory 的主要使用案例與應用
- 能回憶過去使用者查詢的聊天機器人
- 維持工單上下文的客戶服務代理
- 需要狀態傳遞的RPA流程
- 與共享記憶的多代理協調
- 長時間自主決策工作流程
Agent Workflow Memory 的常見問答
Agent Workflow Memory 公司信息
- zorazrw
Agent Workflow Memory 評論
5/5
Agent Workflow Memory 的主要競爭對手和替代方案？
- LangChain built-in memory modules
- LlamaIndex memory workflows
- Custom Redis-based agent memory
- Retricade memory plugin
- OpenAI function-calling with manual state handling