Mémoire
Mémoire sémantique à long terme pour les agents IA utilisant adk-memory.
Présentation
Le système de mémoire fournit un stockage persistant et interrogeable pour les conversations des agents. Contrairement à l’état de session (qui est éphémère), la mémoire persiste entre les sessions et permet aux agents de retrouver le contexte pertinent des interactions passées.
Installation
[dependencies]
adk-memory = "2.1.0"
Concepts fondamentaux
MemoryEntry
Un seul enregistrement de mémoire avec son contenu, son auteur et son horodatage :
use adk_memory::MemoryEntry;
use adk_core::Content;
use chrono::Utc;
let entry = MemoryEntry {
content: Content::new("user").with_text("I prefer dark mode"),
author: "user".to_string(),
timestamp: Utc::now(),
};
MemoryService Trait
Le trait principal pour les backends de mémoire :
#[async_trait]
pub trait MemoryService: Send + Sync {
/// Store session memories for a user
async fn add_session(
&self,
app_name: &str,
user_id: &str,
session_id: &str,
entries: Vec<MemoryEntry>,
) -> Result<()>;
/// Search memories by query
async fn search(&self, req: SearchRequest) -> Result<SearchResponse>;
}
SearchRequest
Paramètres de requête pour la recherche en mémoire :
use adk_memory::SearchRequest;
let request = SearchRequest {
query: "user preferences".to_string(),
user_id: "user-123".to_string(),
app_name: "my_app".to_string(),
limit: None,
min_score: None,
project_id: None, // None = global only, Some("id") = global + project
};
InMemoryMemoryService
Implémentation simple en mémoire pour le développement et les tests :
use adk_memory::{InMemoryMemoryService, MemoryService, MemoryEntry, SearchRequest};
use adk_core::Content;
use chrono::Utc;
#[tokio::main]
async fn main() -> Result<(), Box<dyn std::error::Error>> {
let memory = InMemoryMemoryService::new();
// Store memories from a session
let entries = vec![
MemoryEntry {
content: Content::new("user").with_text("I like Rust programming"),
author: "user".to_string(),
timestamp: Utc::now(),
},
MemoryEntry {
content: Content::new("assistant").with_text("Rust is great for systems programming"),
author: "assistant".to_string(),
timestamp: Utc::now(),
},
];
memory.add_session("my_app", "user-123", "session-1", entries).await?;
// Search memories
let request = SearchRequest {
query: "Rust".to_string(),
user_id: "user-123".to_string(),
app_name: "my_app".to_string(),
limit: None,
min_score: None,
project_id: None,
};
let response = memory.search(request).await?;
println!("Found {} memories", response.memories.len());
Ok(())
}
Isolation de la mémoire
Les mémoires sont isolées par :
- app_name : les différentes applications disposent d’espaces mémoire distincts
- user_id : les mémoires de chaque utilisateur sont privées
- project_id (facultatif) : les entrées peuvent être limitées à un projet au sein d’un utilisateur
// User A's memories
memory.add_session("app", "user-a", "sess-1", entries_a).await?;
// User B's memories (separate)
memory.add_session("app", "user-b", "sess-1", entries_b).await?;
// Search only returns user-a's memories
let request = SearchRequest {
query: "topic".to_string(),
user_id: "user-a".to_string(),
app_name: "app".to_string(),
limit: None,
min_score: None,
project_id: None, // None = global entries only
};
Mémoire limitée à un projet
Les mémoires peuvent être limitées à un projet au sein d’un utilisateur. La clé d’isolation devient (app_name, user_id, project_id?) :
- Entrées globales (
project_id = None) : visibles dans tous les contextes de projet et lors des recherches globales uniquement. - Entrées de projet (
project_id = Some(id)) : visibles uniquement lors d’une recherche dans ce projet spécifique. - Recherche de projet (
project_id = Some(id)) : renvoie les entrées globales ainsi que les entrées de ce projet. - Recherche globale (
project_id = None) : renvoie uniquement les entrées globales.
Stockage d’entrées limitées à un projet
use adk_memory::{InMemoryMemoryService, MemoryService, MemoryEntry};
use adk_core::Content;
use chrono::Utc;
let service = InMemoryMemoryService::new();
let entry = MemoryEntry {
content: Content::new("user").with_text("Project uses microservices"),
author: "user".to_string(),
timestamp: Utc::now(),
};
// Global entry (no project scope)
service.add_session("app", "user-1", "sess-1", vec![entry.clone()]).await?;
// Project-scoped entry
service.add_session_to_project("app", "user-1", "sess-2", "my-project", vec![entry.clone()]).await?;
// Single entry to a project
service.add_entry_to_project("app", "user-1", "my-project", entry).await?;
Recherche avec une portée de projet
use adk_memory::SearchRequest;
// Global-only search — returns only global entries
let global = service.search(SearchRequest {
query: "microservices".into(),
user_id: "user-1".into(),
app_name: "app".into(),
limit: None,
min_score: None,
project_id: None,
}).await?;
// Project search — returns global + project entries
let project = service.search(SearchRequest {
query: "microservices".into(),
user_id: "user-1".into(),
app_name: "app".into(),
limit: None,
min_score: None,
project_id: Some("my-project".into()),
}).await?;
Suppression limitée à un projet
// Delete entries matching a query within a project only
service.delete_entries_in_project("app", "user-1", "my-project", "microservices").await?;
// Delete ALL entries for a project
service.delete_project("app", "user-1", "my-project").await?;
// Global delete — only removes global entries, project entries are unaffected
service.delete_entries("app", "user-1", "microservices").await?;
// GDPR delete_user — removes everything (global + all projects)
service.delete_user("app", "user-1").await?;
MemoryServiceAdapter avec une portée de projet
Le MemoryServiceAdapter relie MemoryService à adk_core::Memory. Utilisez with_project_id() pour définir la portée de toutes les opérations :
use adk_memory::{InMemoryMemoryService, MemoryServiceAdapter};
use adk_core::Memory;
use std::sync::Arc;
let service = Arc::new(InMemoryMemoryService::new());
// Adapter without project — operates on global entries
let global_adapter = MemoryServiceAdapter::new(service.clone(), "app", "user-1");
// Adapter with project — all search/add/delete operations scoped to the project
let project_adapter = MemoryServiceAdapter::new(service.clone(), "app", "user-1")
.with_project_id("my-project");
// Core Memory trait also supports ad-hoc project access
global_adapter.search_in_project("query", "other-project").await?;
global_adapter.add_to_project(entry, "other-project").await?;
Validation de l’identifiant du projet
Les identifiants de projet sont validés lors de toutes les opérations d’écriture :
- Ne doivent pas être vides
- Ne doivent pas dépasser 256 caractères
use adk_memory::validate_project_id;
validate_project_id("my-project")?; // Ok
validate_project_id("")?; // Err: must not be empty
validate_project_id(&"x".repeat(257))?; // Err: exceeds 256 chars
Matrice de la sémantique de recherche
SearchRequest.project_id | Renvoie les entrées globales | Renvoie les entrées du projet |
|---|---|---|
None | ✅ correspondant à la requête | ❌ aucune |
Some("A") | ✅ correspondant à la requête | ✅ uniquement les entrées du projet "A" correspondant à la requête |
Matrice de la sémantique de suppression
| Opération | Portée |
|---|---|
delete_entries (sans projet) | Entrées globales correspondant uniquement à la requête |
delete_entries_in_project("A") | Entrées du projet « A » correspondant uniquement à la requête |
delete_project("A") | Toutes les entrées du projet « A » |
delete_user | Toutes les entrées (globales + tous les projets) |
Comportement de recherche
Le InMemoryMemoryService utilise une mise en correspondance basée sur les mots :
- La requête est divisée en mots (en minuscules)
- Le contenu de chaque mémoire est divisé en mots
- Les mémoires contenant des mots correspondants sont renvoyées
// Query: "rust programming"
// Matches memories containing "rust" OR "programming"
Backend de mémoire personnalisé
Implémentez MemoryService pour utiliser un stockage personnalisé (par exemple, une base de données vectorielle) :
use adk_memory::{MemoryService, MemoryEntry, SearchRequest, SearchResponse};
use adk_core::Result;
use async_trait::async_trait;
pub struct VectorMemoryService {
// Your vector DB client
}
#[async_trait]
impl MemoryService for VectorMemoryService {
async fn add_session(
&self,
app_name: &str,
user_id: &str,
session_id: &str,
entries: Vec<MemoryEntry>,
) -> Result<()> {
// 1. Generate embeddings for each entry
// 2. Store in vector database with metadata
Ok(())
}
async fn search(&self, req: SearchRequest) -> Result<SearchResponse> {
// 1. Generate embedding for query
// 2. Perform similarity search
// 3. Return top-k results
Ok(SearchResponse { memories: vec![] })
}
}
Intégration avec les agents
La mémoire s’intègre à LlmAgentBuilder :
use adk_agent::LlmAgentBuilder;
use adk_memory::InMemoryMemoryService;
use std::sync::Arc;
let memory = Arc::new(InMemoryMemoryService::new());
let agent = LlmAgentBuilder::new("assistant")
.model(model)
.instruction("You are a helpful assistant with memory.")
.memory(memory)
.build()?;
Lorsque la mémoire est configurée :
- Avant chaque tour, les mémoires pertinentes sont recherchées
- Les mémoires correspondantes sont injectées dans le contexte
- Après chaque session, la conversation est stockée sous forme de mémoires
Architecture
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Agent Request │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Memory Search │
│ │
│ SearchRequest { query, user_id, app_name, project_id } │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ MemoryService │ │
│ │ ┌─────────┐ ┌──────────┐ ┌────────┐ ┌──────────┐ │ │
│ │ │InMemory │ │ SQLite │ │Postgres│ │ Redis │ │ │
│ │ │(dev) │ │ │ │pgvector│ │ │ │ │
│ │ └─────────┘ └──────────┘ └────────┘ └──────────┘ │ │
│ │ ┌─────────┐ ┌──────────┐ │ │
│ │ │MongoDB │ │ Neo4j │ │ │
│ │ └─────────┘ └──────────┘ │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ SearchResponse { memories: Vec<MemoryEntry> } │
│ (filtered by project scope) │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Context Injection │
│ │
│ Relevant memories added to agent context │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Agent Execution │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Memory Storage │
│ │
│ Session conversation stored for future recall │
│ (global or project-scoped) │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
Bonnes pratiques
| Pratique | Description |
|---|---|
| Utiliser une base de données vectorielle en production | InMemory est destiné uniquement au développement et aux tests |
| Définir la portée par utilisateur | Incluez toujours user_id pour garantir la confidentialité |
| Limiter les résultats | Limiter les souvenirs renvoyés afin d’éviter le dépassement du contexte |
| Nettoyer les anciens souvenirs | Implémenter TTL ou l’archivage des données obsolètes |
| Intégrer stratégiquement | Stocker des résumés, et non des conversations brutes |
Comparaison avec les sessions
| Fonctionnalité | État de la session | Mémoire |
|---|---|---|
| Persistance | Durée de vie de la session | Permanente |
| Portée | Session unique | Inter-sessions |
| Recherche | Recherche clé-valeur | Recherche sémantique |
| Cas d’utilisation | Contexte actuel | Rappel à long terme |
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