Conceitos Básicos da Memória do Agente

Este artigo o orienta na instalação da Memória do Agente e na execução de operações básicas de memória, incluindo armazenamento e recuperação do contexto do usuário.

Pré-requisitos

Certifique-se de ter:

Instalar o SDK

Para instalar a Memória do Agente, execute:

pip install "oracleagentmemory==26.4.0"

A instalação com pip extrai rodas binárias predefinidas em plataformas suportadas.

Inicializar a Instância de Memória

Crie uma instância OracleAgentMemory configurando o incorporador, o LLM e a conexão de banco de dados.

from oracleagentmemory.core.oracleagentmemory import OracleAgentMemory
from oracleagentmemory.apis.searchscope import SearchScope
from oracleagentmemory.core.embedders.embedder import Embedder
from oracleagentmemory.core.llms.llm import Llm

embedder = Embedder(model="YOUR_EMBEDDING_MODEL")
llm = Llm(model="YOUR_LLM")
db_pool = ...  #an oracledb connection or connection pool
memory = OracleAgentMemory(connection=db_pool, embedder=embedder, llm=llm)

Armazenar Entradas de Memória

Comece criando um thread, adicionando mensagens e armazenando uma entrada de memória para o usuário.

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": (
            "Orange juice has become my favorite breakfast drink lately, "
            "what can I pair it with?"
        ),
    },
    {
        "role": "assistant",
        "content": (
            "Nice! Orange juice goes great with something savory. "
            "Try eggs and toast, avocado toast, or a breakfast sandwich."
        ),
    },
]

thread = memory.create_thread(user_id="user_123")
#add_messages will add messages to the DB and extract memories automatically
thread.add_messages(messages)
#add_memory adds memory to the DB
thread.add_memory("The user likes orange juice with breakfast.")

Recuperar Entradas de Memória

Pesquise memórias usando uma consulta no escopo do usuário.

results = memory.search(query="orange juice", scope=SearchScope(user_id="user_123"))
for result in results:
    print(f"- [{result.record.record_type}] {result.content}")

Saída:

- [memory] The user likes orange juice with breakfast.
- [message] Orange juice has become my favorite breakfast drink lately, what can I pair it with?
- [message] Nice! Orange juice goes great with something savory. Try eggs and toast,
            avocado toast, or a breakfast sandwich.

Observação: A saída mostrada é ilustrativa. Versões futuras podem retornar tipos de resultado adicionais, campos ou prescrições.

Compatibilidade do Modelo

A partir de abril de 2026, os seguintes Modelos de Linguagem Grande (LLMs) e Modelos de Incorporação são compatíveis com o oracleagentmemory.

LMs

Os seguintes Large Language Models (LLMs) foram confirmados como compatíveis.

Modelos hospedados na OCI

OpenAI

LLMs hospedados automaticamente

Antrópico

Gêmeos

Incorporações

Os seguintes Modelos de Incorporação foram confirmados como compatíveis.

Modelos hospedados na OCI

OpenAI

Gêmeos