現在 AI 發展迅猛，早已告別了只能機械地給出固定、單一回復的“初級形態”階段，而是實現了質的飛躍。如今 AI 不僅能夠主動管理記憶、共享知識，還具備了根據實際情況自我調適的能力，就像擁有了自主學習和成長的智慧。

這拓展了 AI 的應用邊界，同時也給開發者帶來了挑戰。在構建人工智能系統的過程中，如何實現長期記憶存儲以及團隊知識共享，成了擺在許多開發者面前的難題。

針對 AI 系統開發中記憶管理和知識共享的難題，救星 LangMem 重磅登場!LangMem 能夠讓那些讓人頭疼的記憶管理難題迎刃而解，助力開發者打造出更智能、更強大的 AI 應用。

一、記憶管理在AI進化中的重要性 

在人工智能領域，記憶管理絕非可有可無，而是深度影響著AI的應用表現與發展潛力。

傳統 AI 模型只根據單次提示回復，不保留過往交互信息，嚴重影響用戶個性化體驗和交互連貫性。

與之形成鮮明對比的是，具備記憶功能的AI主體宛如擁有了“智慧大腦”，優勢明顯：

• 豐富上下文理解：留存過往交互數據，讓AI在新對話中能參考歷史信息，給出更貼合實際場景的回復。
• 跨主體知識共享：多個AI主體之間可以交流經驗、共享知識，實現“1+1>2”的協同效應。
• 高效數據管理：按用戶或團隊對數據進行分類整理，數據查找與調用更加便捷，大幅提升管理效率。
• 驅動終身學習：AI能不斷積累經驗，實現自我優化，持續適應新環境和新需求。

二、LangMem：AI記憶管理的革新利器 

LangMem專為解決AI記憶管理難題而生，旨在實現與各類人工智能框架的無縫融合，為開發者提供一套強大的記憶管理解決方案，其核心特性極具亮點：

1. 主動記憶管理：賦予AI主體動態掌控信息的能力，隨時存儲新知識、精準檢索所需內容，還能根據實際情況及時更新信息，確保記憶鮮活且準確。
2. 共享內存機制：搭建起一個共享知識庫，多個人工智能主體都能自由訪問、共同貢獻，促進知識的流動與創新。
3. 命名空間組織：通過按用戶、項目或團隊劃分信息命名空間，讓信息檢索變得高效有序，如同給龐大的知識倉庫設置了清晰的索引目錄。
4. 個性化與持續進化：借助持續更新與優化機制，推動AI實現個性化成長與終身學習，始終緊跟時代步伐，滿足不斷變化的用戶需求。

三、LangMem 集成實戰 

下面就為大家詳細介紹如何將 LangMem 集成到你的 AI 框架中。

1.安裝LangMem

確保在你的環境中安裝了LangMem：

pip install langmem

2. 定義內存存儲

你可以將LangMem與向量數據庫（如FAISS或Weaviate ）配合使用，來存儲和檢索知識。

from langmem import Memory

# 初始化內存存儲
memory = Memory(storage="faiss", namespace="user_123")

# 存儲一條記憶
memory.add("User likes AI-generated images and machine learning content.")

# 檢索相關記憶
print(memory.retrieve("What does the user prefer?"))

3.實施命名空間劃分

按用戶、團隊或項目來組織記憶，可確保知識檢索的結構化。

# 為不同用戶或團隊創建不同的命名空間
user_memory = Memory(storage="faiss", namespace="user_123")
team_memory = Memory(storage="faiss", namespace="team_codeb")

# 向團隊命名空間添加記憶
team_memory.add("Team CodeB.ai focuses on AI for renewable energy and waste management.")

4.啟用共享內存

支持多個人工智能主體貢獻并檢索共享知識。

# 主體A存儲記憶
agent_a = Memory(storage="faiss", namespace="shared_knowledge")
agent_a.add("LangMem helps AI agents retain long-term memory.")

# 主體B檢索記憶
agent_b = Memory(storage="faiss", namespace="shared_knowledge")
print(agent_b.retrieve("What is LangMem used for?"))

5.利用記憶實現人工智能回復的個性化

借助LangChain，利用增強記憶的上下文生成個性化回復。

from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langmem import Memory

# 初始化內存
memory = Memory(storage="faiss", namespace="user_456")

# 存儲用戶偏好
memory.add("User is interested in blockchain and smart contracts.")

# 用內存初始化大語言模型
llm = ChatOpenAI(temperature=0.7)
context = memory.retrieve("What topics does the user like?")

# 利用內存上下文生成回復
response = llm.predict(f"Given the user preferences: {context}, suggest an AI project idea.")
print(response)

本文轉載自??AI科技論談??，作者：AI科技論談