Memória

Memória semântica de longo prazo para agentes de IA usando adk-memory.

Visão Geral

O sistema de memória oferece armazenamento persistente e pesquisável para conversas de agentes. Ao contrário do estado da sessão (que é efêmero), a memória persiste entre sessões e permite que os agentes relembrem o contexto relevante de interações passadas.

Instalação

[dependencies]
adk-memory = "0.2.0"

Conceitos Centrais

MemoryEntry

Um único registro de memória com content, author e timestamp:

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(),
};

Trait MemoryService

O trait central para backends de memória:

#[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

Parâmetros de consulta para pesquisa de memória:

use adk_memory::SearchRequest;

let request = SearchRequest {
    query: "user preferences".to_string(),
    user_id: "user-123".to_string(),
    app_name: "my_app".to_string(),
};

InMemoryMemoryService

Implementação simples em memória para desenvolvimento e teste:

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(),
    };

    let response = memory.search(request).await?;
    println!("Found {} memories", response.memories.len());

    Ok(())
}

Isolamento de Memória

As memórias são isoladas por:

• app_name: Diferentes aplicações têm espaços de memória separados
• user_id: As memórias de cada user são privadas

// 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(),
};

Comportamento de Busca

O InMemoryMemoryService usa correspondência baseada em palavras:

1. A query é tokenizada em palavras (minúsculas)
2. O content de cada memória é tokenizado
3. Memórias com quaisquer palavras correspondentes são retornadas

// Query: "rust programming"
// Matches memories containing "rust" OR "programming"

Backend de Memória Personalizado

Implemente MemoryService para armazenamento personalizado (por exemplo, banco de dados vetorial):

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![] })
    }
}

Integração com Agents

Memory se integra com 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()?;

Quando a memória é configurada:

1. Antes de cada turno, memórias relevantes são pesquisadas
2. Memórias correspondentes são injetadas no contexto
3. Após cada sessão, a conversa é armazenada como memórias

Arquitetura

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      Agent Request                          │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    Memory Search                            │
│                                                             │
│   SearchRequest { query, user_id, app_name }               │
│                         │                                   │
│                         ▼                                   │
│   ┌─────────────────────────────────────────────────────┐  │
│   │              MemoryService                          │  │
│   │  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌────────────┐  │  │
│   │  │ InMemory    │  │ Vector DB   │  │ Custom     │  │  │
│   │  │ (dev/test)  │  │ (Qdrant)    │  │ Backend    │  │  │
│   │  └─────────────┘  └─────────────┘  └────────────┘  │  │
│   └─────────────────────────────────────────────────────┘  │
│                         │                                   │
│                         ▼                                   │
│   SearchResponse { memories: Vec<MemoryEntry> }            │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│              Context Injection                              │
│                                                             │
│   Relevant memories added to agent context                 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    Agent Execution                          │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   Memory Storage                            │
│                                                             │
│   Session conversation stored for future recall            │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

Melhores Práticas

Comparação com Sessions

---

Anterior: ← Guardrails | Próximo: Studio →