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🎯 课程主题

在 LangGraph 的中间件（Middleware / Hooks）中访问长期记忆（Store），并对比热路径写入与后台异步写入两种记忆整理策略。

📝 核心知识点

1. 长期记忆访问的三种途径

LangGraph 中访问长期记忆（Store）的核心入口是 Runtime 实例，无论在哪一层，只要能拿到 Runtime，就能通过 runtime.store 进行 put / get / search 操作。

访问位置	获取 Runtime 的方式
工具（Tool）内	直接在工具函数参数中获取 `runtime`，然后 `runtime.store`
节点风格 Hook（如 `before_model`）	Hook 参数中直接包含 `runtime`
包装风格 Hook — `wrap_model_call`	通过 `request.runtime` 间接获取（`request` 类型为 `ModelRequest`）
包装风格 Hook — `wrap_tool_call`	通过 `request.runtime` 间接获取（`request` 类型为 `ToolCallRequest`）

2. 三种记忆类型的区分

类型	作用域	用途
State	线程级别（单次会话）	短期记忆
Store	跨会话级别	长期记忆
Context	静态配置级别	用户元数据、工具/数据库连接等静态信息

🏗️ 架构与工作流

用户请求 → LangGraph 节点流程
                │
     ┌──────────┼──────────┐
     ▼          ▼          ▼
   Tool      before_     wrap_model
             model       _call / wrap_tool_call
     │          │              │
     │    runtime.store   request.runtime.store
     ▼          ▼              ▼
          Store (长期记忆)
        put / get / search

💻 代码实战

# 方式一：在工具中访问长期记忆
def my_tool(state, config, runtime):
    store = runtime.store
    # 写入
    store.put(("namespace",), "key", {"data": "value"})
    # 读取
    result = store.get(("namespace",), "key")
    # 搜索
    items = store.search(("namespace",))
    return result

# 方式二：节点风格 Hook — before_model
def before_model(state, config, runtime):
    store = runtime.store
    memories = store.search(("user_memory",))
    return state

# 方式三：包装风格 Hook — wrap_model_call
def wrap_model_call(request, handler):
    store = request.runtime.store
    # 在调用模型前注入记忆上下文
    return handler(request)

# 方式四：包装风格 Hook — wrap_tool_call
def wrap_tool_call(request, handler):
    store = request.runtime.store
    # 访问 store 或 state
    state = request.runtime.state
    return handler(request)

⚠️ 常见问题与避坑指南

何时写入记忆？两种策略对比

策略	Hot Path（热路径/主流程写入）	Background（后台异步写入）
方式	AI 一边回答一边决定是否记录	先回答用户，后台异步整理记忆
优点	立即生效，下一轮即可感知	主流程更快，逻辑更清晰
缺点	增加延迟，逻辑更复杂（需配合工具/中间件）	不会立即生效，需考虑整理频率
适用场景	用户偏好、账号信息	对话摘要、经验沉淀、行为分析

核心要点

节点风格 Hook 有 4 种：before_model 等，参数中直接有 runtime
包装风格 Hook 有 2 种：wrap_model_call 和 wrap_tool_call，需通过 request.runtime 间接获取
Context（静态上下文）使用频率低于 State 和 Store，可作为课外阅读内容

💡 个人总结与延伸

访问长期记忆的统一入口是 Runtime，无论处于 Graph 的哪个位置，获取 Runtime 的模式是相通的
实际工程中建议：高频、需立即生效的记忆走 Hot Path；大批量、非急迫的记忆走 Background
Context 适合存放不变的配置信息，如数据库连接串、API Key 等，避免在 State/Store 中混入静态数据