更新时间：2026-09-14 GMT+08:00
长期记忆操作
长期记忆由记忆策略从短期记忆中自动提取生成。Agent代码中主要的操作是检索长期记忆并将其注入对话上下文；同时也支持列表查询等管理操作。
检索长期记忆
在每次对话开始或用户发送消息时，检索与当前上下文相关的长期记忆：
from agentarts.sdk.memory.inner.config import MemorySearchFilter
search_results = client.search_memories(
space_id=space_id,
filters=MemorySearchFilter(query="机器学习", top_k=3)
)
print(f"find {len(search_results.results)} memories" 参数说明：
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| query | 检索关键词（≤2000 字符），通常使用用户最新消息；不传时按过滤条件返回记忆列表 |
| top_k | 返回最相关的前 N 条，1~100，默认 10 |
返回结果：返回一个记忆记录列表（results）。列表中的每条记录包含记忆内容、策略类型、时间、相关度分数；列表按相关度分数从高到低排序，len(results) 即返回的记录条数。 
集成模式：将检索到的长期记忆拼接到 Agent 的系统提示词中，作为上下文信息提供给大模型：
system_prompt = f"""你是一个智能助手。
以下是关于当前用户的历史记忆：
{search_results}
请基于这些记忆提供个性化的回复。""" 查询长期记忆列表
列出指定记忆库中的长期记忆记录：
memories = client.list_memories(space_id=space_id, limit=10)
删除长期记忆记录
删除一条长期记忆记录，删除后该记忆不再可检索：
client.delete_memory(
space_id=space_id,
memory_id="记忆ID"
) 父主题： 在Agent中集成记忆库
