Memória

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

Visão geral

O sistema de memória fornece armazenamento persistente e pesquisável para conversas dos agentes. Diferentemente do estado da sessão (que é efêmero), a memória persiste entre sessões e permite que os agentes recuperem contexto relevante de interações anteriores.

Instalação

[dependencies]
adk-memory = "2.1.0"

Conceitos básicos

MemoryEntry

Um único registro de memória com conteúdo, autor e carimbo de data e hora:

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

O trait principal 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 na 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(),
    limit: None,
    min_score: None,
    project_id: None, // None = global only, Some("id") = global + project
};

InMemoryMemoryService

Implementação simples em memória para desenvolvimento e testes:

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(())
}

Isolamento da memória

As memórias são isoladas por:

• app_name: Aplicativos diferentes têm espaços de memória separados
• user_id: As memórias de cada usuário são privadas
• project_id (opcional): As entradas podem ser delimitadas a um projeto dentro de um usuário

// 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
};

Memória delimitada por projeto

As memórias podem ser delimitadas a um projeto dentro de um usuário. A chave de isolamento se torna (app_name, user_id, project_id?):

• Entradas globais (project_id = None): visíveis em todos os contextos de projeto e em pesquisas somente globais.
• Entradas de projeto (project_id = Some(id)): visíveis somente durante pesquisas dentro desse projeto específico.
• Pesquisa de projeto (project_id = Some(id)): retorna entradas globais + entradas desse projeto.
• Pesquisa global (project_id = None): retorna somente entradas globais.

Armazenando entradas delimitadas por projeto

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?;

Pesquisando com escopo de projeto

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?;

Exclusão delimitada por projeto

// 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 com escopo de projeto

O MemoryServiceAdapter conecta MemoryService a adk_core::Memory. Use with_project_id() para delimitar todas as operações:

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?;

Validação do ID do projeto

Os identificadores de projeto são validados em todas as operações de escrita:

• Não podem estar vazios
• Não podem exceder 256 caracteres

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

Matriz de semântica de pesquisa

Matriz de semântica de exclusão

Comportamento da pesquisa

O InMemoryMemoryService usa correspondência baseada em palavras:

1. A consulta é tokenizada em palavras (minúsculas)
2. O conteúdo de cada memória é tokenizado
3. As 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 agentes

A memória integra-se ao 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 está configurada:

1. Antes de cada turno, as memórias relevantes são pesquisadas
2. As 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, 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)                               │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

Boas práticas

Comparação com sessões

---

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