生成代理记忆

class langchain_experimental.generative_agents.memory.GenerativeAgentMemory

基础类：BaseMemory

生成代理的内存。

param add_memory_key: str = 'add_memory'

param aggregate_importance: float = 0.0

跟踪最近记忆的“重要性”总和。

当达到reflection_threshold时触发反射。

param current_plan: List[str] = []

代理的当前计划。

param importance_weight: float = 0.15

为内存重要性分配多少权重。

param llm: BaseLanguageModel [Required]

核心语言模型。

param max_tokens_limit: int = 1200

param memory_retriever: TimeWeightedVectorStoreRetriever [Required]

用于获取相关记忆的检索器。

param most_recent_memories_key: str = 'most_recent_memories'

param most_recent_memories_token_key: str = 'recent_memories_token'

param now_key: str = 'now'

param queries_key: str = 'queries'

param reflecting: bool = False

param reflection_threshold: float | None = None

当aggregate_importance超过reflection_threshold时，停止反思。

param relevant_memories_key: str = 'relevant_memories'

param relevant_memories_simple_key: str = 'relevant_memories_simple'

param verbose: bool = False

async aclear() → None

异步清除内存内容。

Return type:

无

add_memories(memory_content: str, now: datetime | None = None) → List[str]

向代理的记忆中添加观察或记忆。

Parameters:

• memory_content (str)

• now (datetime | None)

Return type:

列表[str]

add_memory(memory_content: str, now: datetime | None = None) → List[str]

向代理的记忆中添加一个观察或记忆。

Parameters:

• memory_content (str)

• now (datetime | None)

Return type:

列表[str]

async aload_memory_variables(inputs: dict[str, Any]) → dict[str, Any]

异步返回给定链的文本输入的键值对。

Parameters:

inputs (dict[str, Any]) – 链的输入。

Returns:

一个键值对的字典。

Return type:

字典[str, 任意]

async asave_context(inputs: dict[str, Any], outputs: dict[str, str]) → None

异步保存此链运行的上下文到内存中。

Parameters:

• inputs (dict[str, Any]) – 链的输入。

• outputs (dict[str, str]) – 链的输出。

Return type:

无

chain(prompt: PromptTemplate) → LLMChain

Parameters:

提示 (PromptTemplate)

Return type:

LLMChain

clear() → None

清除内存内容。

Return type:

无

fetch_memories(observation: str, now: datetime | None = None) → List[Document]

获取相关记忆。

Parameters:

• observation (str)

• now (datetime | None)

Return type:

列表[文档]

format_memories_detail(relevant_memories: List[Document]) → str

Parameters:

relevant_memories (列表[Document])

Return type:

字符串

format_memories_simple(relevant_memories: List[Document]) → str

Parameters:

relevant_memories (列表[Document])

Return type:

字符串

load_memory_variables(inputs: Dict[str, Any]) → Dict[str, str]

返回给定链的文本输入的键值对。

Parameters:

输入 (字典[字符串, 任意类型])

Return type:

字典[str, str]

pause_to_reflect(now: datetime | None = None) → List[str]

反思最近的观察并生成“见解”。

Parameters:

现在 (日期时间 | 无)

Return type:

列表[str]

save_context(inputs: Dict[str, Any], outputs: Dict[str, Any]) → None

将此模型运行的上下文保存到内存中。

Parameters:

• inputs (Dict[str, Any])

• outputs (Dict[str, Any])

Return type:

无

property memory_variables: List[str]

此内存类将动态加载的输入键。