Outils de mémoire

Les outils de mémoire permettent aux agents de rechercher de manière autonome dans leur propre mémoire à long terme pendant le raisonnement. Au lieu de dépendre uniquement d’une orchestration externe, l’agent décide quand et comment interroger la mémoire.

Vue d’ensemble

ADK-Rust fournit deux outils de mémoire derrière l’indicateur de fonctionnalité memory-tools :

Démarrage rapide

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()?;

Installation

[dependencies]
adk-tool = { version = "2.1.0", features = ["memory-tools"] }
adk-memory = "2.1.0"

LoadMemoryTool

L’agent appelle cet outil pendant son raisonnement pour rechercher dans la mémoire à l’aide d’une requête :

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

L’outil renvoie des JSON structurés :

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

PreloadMemoryTool

Peut être utilisé de deux façons :

Comme outil standard

L’agent l’appelle explicitement (paramètre query facultatif — utilise la dernière entrée de l’utilisateur par défaut).

Comme BeforeModelCallback

Injecte automatiquement les mémoires pertinentes dans l’instruction système avant chaque appel au modèle :

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()?;

Configuration

Les deux outils partagent MemoryToolConfig :

Mémoire limitée au projet

Lorsque project_id est configuré, les recherches sont limitées à ce projet dans la mémoire de l’utilisateur :

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

Fonctionne avec n’importe quel backend

Les outils de mémoire délèguent au trait MemoryService. N’importe quel backend fonctionne :

• InMemoryMemoryService — développement et tests
• PostgresMemoryService — production avec pgvector
• Implémentations personnalisées

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