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.

vllm

oci

gêmeos

antrópico

openai

Incorporações

Os seguintes Modelos de Incorporação foram confirmados como compatíveis.

host_vllm

oci

gêmeos

openai