autogen_ext.experimental.task_centric_memory#
- class MemoryController(reset: bool, client: ChatCompletionClient, task_assignment_callback: Callable[[str], Awaitable[Tuple[str, str]]] | None = None, config: MemoryControllerConfig | None = None, logger: PageLogger | None = None)[source]#
基类：
object（实验性，研究进行中）
实现快速的、基于内存的学习，并管理进出记忆库的信息流。
- 参数:
reset – True 表示在开始之前清空记忆库。
client – 内部使用的模型客户端。
task_assignment_callback – 可选的回调函数，用于将任务分配给调用者管理的任何代理。
config –
一个可选的字典，可用于覆盖以下值
generalize_task：是否用更通用的术语重写任务。
revise_generalized_task：是否评论然后重写通用任务。
generate_topics：是否直接基于任务或从任务中提取的主题进行检索。
validate_memos：是否对检索到的备忘录应用最终验证阶段。
max_memos_to_retrieve：从 retrieve_relevant_memos() 返回的最大备忘录数量。
max_train_trials：尝试在任务上进行训练的最大学习迭代次数。
max_test_trials：在测试任务失败时尝试的总次数。
MemoryBank：传递给 MemoryBank 的配置字典。
logger – 可选的 logger。如果为 None，将创建一个默认的 logger。
示例
首先需要安装 task-centric-memory 额外功能
pip install "autogen-ext[task-centric-memory]"
以下代码段展示了如何使用此类进行最基本的记忆存储和检索。
import asyncio from autogen_ext.models.openai import OpenAIChatCompletionClient from autogen_ext.experimental.task_centric_memory import MemoryController from autogen_ext.experimental.task_centric_memory.utils import PageLogger async def main() -> None: client = OpenAIChatCompletionClient(model="gpt-4o") logger = PageLogger(config={"level": "DEBUG", "path": "./pagelogs/quickstart"}) # Optional, but very useful. memory_controller = MemoryController(reset=True, client=client, logger=logger) # Add a few task-insight pairs as memories, where an insight can be any string that may help solve the task. await memory_controller.add_memo(task="What color do I like?", insight="Deep blue is my favorite color") await memory_controller.add_memo(task="What's another color I like?", insight="I really like cyan") await memory_controller.add_memo(task="What's my favorite food?", insight="Halibut is my favorite") # Retrieve memories for a new task that's related to only two of the stored memories. memos = await memory_controller.retrieve_relevant_memos(task="What colors do I like most?") print("{} memories retrieved".format(len(memos))) for memo in memos: print("- " + memo.insight) asyncio.run(main())
- async add_memo(insight: str, task: None | str = None, index_on_both: bool = True) None[source]#
将一条见解添加到记忆库，使用任务（如果提供）作为上下文。
- async add_task_solution_pair_to_memory(task: str, solution: str) None[source]#
将任务-解决方案对添加到记忆库中，以便稍后一起检索，作为组合的洞察。当任务-解决方案对是解决与某些其他任务相关的任务的范例时，这非常有用。
- async assign_task(task: str, use_memory: bool = True, should_await: bool = True) str[source]#
通过 task_assignment_callback 将任务分配给某个代理，以及任何相关的记忆。
- async handle_user_message(text: str, should_await: bool = True) str[source]#
通过提取任何建议作为要存储在记忆中的洞察力来处理用户消息，然后调用 assign_task()。