Herramientas de Memoria

Las herramientas de memoria permiten a los agentes buscar de forma autónoma en su propia memoria a largo plazo durante el razonamiento. En lugar de depender únicamente de la orquestación externa, el agente decide cuándo y cómo consultar la memoria.

Visión General

ADK-Rust proporciona dos herramientas de memoria detrás de la bandera de característica memory-tools:

Inicio Rápido

use adk_tool::memory::{LoadMemoryTool, PreloadMemoryTool};
use adk_memory::InMemoryMemoryService;
use std::sync::Arc;

let memory_service = Arc::new(InMemoryMemoryService::new());

// LoadMemoryTool — agent calls during reasoning
let load_tool = LoadMemoryTool::builder()
    .memory_service(memory_service.clone())
    .max_results(5)
    .min_relevance_score(0.3)
    .build()?;

// PreloadMemoryTool — auto-injects at turn start
let preload_tool = PreloadMemoryTool::builder()
    .memory_service(memory_service.clone())
    .max_results(3)
    .build()?;

// Use LoadMemoryTool as a regular tool
let agent = LlmAgentBuilder::new("assistant")
    .model(model)
    .tool(Arc::new(load_tool))
    .before_model_callback(preload_tool.into_before_model_callback())
    .build()?;

Instalación

[dependencies]
adk-tool = { version = "2.0.0", features = ["memory-tools"] }
adk-memory = "2.0.0"

LoadMemoryTool

El agente llama a esta herramienta durante el razonamiento para buscar en la memoria con una consulta:

{
  "name": "load_memory",
  "parameters": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "query": { "type": "string", "description": "Search query" },
      "limit": { "type": "integer", "minimum": 1, "maximum": 100 }
    },
    "required": ["query"]
  }
}

La herramienta devuelve JSON estructurado:

{
  "memories": [
    {
      "content": "The user prefers dark mode",
      "author": "assistant",
      "timestamp": "2026-05-15T10:30:00Z"
    }
  ],
  "count": 1
}

PreloadMemoryTool

Puede utilizarse de dos maneras:

Como herramienta regular

El agent lo llama explícitamente (parámetro opcional query — recurre a la última entrada del usuario).

Como un BeforeModelCallback

Inyecta automáticamente memorias relevantes en la instrucción del sistema antes de cada llamada al model:

let preload = PreloadMemoryTool::builder()
    .memory_service(service)
    .max_results(3)
    .build()?;

let agent = LlmAgentBuilder::new("assistant")
    .model(model)
    .before_model_callback(preload.into_before_model_callback())
    .build()?;

Configuración

Ambas herramientas comparten MemoryToolConfig:

Memoria con Alcance de Proyecto

Cuando se configura project_id, las búsquedas se limitan a ese project dentro de la memoria del usuario:

let tool = LoadMemoryTool::builder()
    .memory_service(service)
    .project_id("my-project")
    .build()?;

Funciona con cualquier Backend

Las herramientas de memoria delegan en el trait MemoryService. Cualquier backend funciona:

• InMemoryMemoryService — desarrollo y pruebas
• PostgresMemoryService — producción con pgvector
• Implementaciones personalizadas

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