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内存型 Memory Service 示例

本示例演示 InMemoryMemoryService 与 load_memory 工具配合：多轮写入后检索姓名与偏好，并在多次运行（First/Second/Third run）下观察记忆命中与 SDK 清理日志。

关键特性

  • 记忆读写通过工具暴露给 LlmAgent
  • 日志含 load_memory 空结果与命中后的 JSON memories
  • 可出现 _in_memory_memory_service 的过期事件清理 INFO

Agent 层级结构说明

root_agent (LlmAgent)
└── tools: load_memory, get_weather_report（及记忆相关工具，见 agent 定义）

关键文件：

关键代码解释

  • Runner 绑定内存记忆服务，脚本分三段运行模拟进程级多次启动或会话演进
  • Agent 通过工具查询记忆并在回答中引用检索结果

环境与运行

环境要求

  • Python 3.12

安装步骤

git clone https://github.com/trpc-group/trpc-agent-python.git
cd trpc-agent-python
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip3 install -e .

环境变量要求

在 examples/memory_service_with_in_memory/.env 中配置（或通过 export 设置）：

  • TRPC_AGENT_API_KEY
  • TRPC_AGENT_BASE_URL
  • TRPC_AGENT_MODEL_NAME

运行命令

cd examples/memory_service_with_in_memory
python3 run_agent.py

运行结果（实测）

First run
🔧 [Invoke Tool: load_memory({'query': "user's name"})]
📊 [Tool Result: {'result': '{"memories": []}'}]
...
🔧 [Invoke Tool: load_memory({'query': "user's name"})]
📊 [Tool Result: {'result': '{"memories": [{"content": ...
Yes, your name is Alice! ...
...

结果分析（是否符合要求）

结论：符合本示例测试要求。

  • 首轮空记忆、后续命中记忆并与自然语言回答一致，正常结束

适用场景建议

  • 本地开发、单测、演示环境快速验证记忆管线
  • 不需要跨进程持久时的最小记忆后端选型