🎯 课程主题

理解 LangGraph 中**长期记忆（Long-term Memory）**的概念、适用场景以及存储架构，重点掌握 Store、namespace、key、value 四大核心结构和 InMemoryStore / PostgresStore 两种实现方案。

📝 核心知识点

1. 长期记忆 vs 短期记忆

维度短期记忆（State）长期记忆（Store）
作用域会话（Thread）级别用户/应用级别
线程共享线程之间不共享任意线程均可访问
生命周期线程结束时释放跨线程持久存在
LangGraph 载体StateStore

2. 长期记忆存储的数据类型（参考论文分类）

  • 语义记忆（Semantic Memory）：事实类信息，如用户偏好（简短回答、常用中文）、公司所属行业、用户 VIP 等级等。
  • 情景记忆（Episodic Memory）：经验类信息，记录 Agent 过去执行的动作和成功案例（few-shot examples），指导未来行为。
  • 程序性记忆（Procedural Memory）：规则与做事方法，如 Agent 系统提示词、工作流程、工具调用规则等。

3. Store 核心结构

长期记忆基于 LangGraph 提供的 Store 进行存储，包含以下四个核心概念：

概念说明类型
Store对标短期记忆中的 State，由 LangGraph 提供InMemoryStore / PostgresStore
namespace命名空间，层级路径，用于组织和定位数据字符串元组 tuple[str, ...]
keynamespace 下的唯一标识符，用于精确查找str
valuekey 对应的存储值dict[str, Any]

4. Store 的两种实现

实现类适用场景特点
InMemoryStore开发/测试内存级存储，进程重启后数据丢失
PostgresStore生产环境持久化到 PostgreSQL 数据库，数据不丢失

注意："长期记忆"≠"持久化存储"。长期记忆强调的是跨线程共享的生命周期，而非存储介质。因此也有 InMemory 和数据库两种方案。

🏗️ 架构与工作流

┌─────────────────────────────────────────────────┐
│                     Store                         │
│  ┌─────────────────────────────────────────────┐ │
│  │  namespace: ("users", "user123", "preferences") │
│  │    ├─ key: "profile" → value: {name, lang}   │
│  │    └─ key: "settings" → value: {theme}       │
│  ├─────────────────────────────────────────────┤ │
│  │  namespace: ("users", "user456", "preferences") │
│  │    └─ key: "profile" → value: {name, lang}   │
│  └─────────────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────┘
         ▲              ▲              ▲
         │              │              │
    Thread 1       Thread 2       Thread N
    (State)        (State)        (State)
  • 每个 Thread 持有各自的 State（短期记忆，存放 messages 列表）。
  • 所有 Thread 共享同一个 Store 实例（长期记忆）。
  • 通过 namespace 区分不同用户、组织或业务线。
  • 通过 key + namespace 精确定位 value。

类比理解

namespace 好比文件系统的层级目录路径，是一个字符串元组：

("users", "bob", "memories")

类似 /users/bob/memories/ 这样的路径结构。key 和 value 则是该路径下实际存储的数据条目。

💻 代码实战

InMemoryStore 示例

from langgraph.store.memory import InMemoryStore

store = InMemoryStore()

# 写入
store.put(
    namespace=("users", "user123", "preferences"),
    key="profile",
    value={"name": "小明", "language": "zh", "vip": True}
)

PostgresStore 示例

from langgraph.store.postgres import PostgresStore

with PostgresStore.from_conn_string("postgresql://...") as store:
    store.setup()
    store.put(
        namespace=("users", "user123", "preferences"),
        key="profile",
        value={"name": "小明", "language": "zh", "vip": True}
    )

三个核心 API 概览

API功能关键参数
put()写入/更新数据namespace, key, value, [index], [ttl]
get()精确读取单条数据namespace, key
search()多条件检索数据namespace_prefix, [query], [filter], [limit], [offset]

⚠️ 常见问题与避坑指南

  1. namespace 是元组而非字符串：namespace=("users",) 而非 namespace="users"。
  2. value 必须是字典类型：value={"key": "val"}，不能直接传字符串或列表。
  3. 开发/测试阶段：优先使用 InMemoryStore，快速迭代，不依赖数据库环境。
  4. 生产环境：切换到 PostgresStore，确保数据持久化；记得调用 setup() 初始化表结构。

💡 个人总结与延伸

  • 长期记忆解决的核心问题是跨会话/跨线程的数据共享，使 Agent 能够"记住"用户偏好和历史经验。
  • namespace 的分层设计提供了灵活的数据组织能力，可按用户、组织、业务线等多维度隔离数据。
  • 后续课程将深入讲解 put()、get()、search() 三个 API 的具体用法，以及在 Agent 中如何通过工具访问 Store。
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Contributors: yangwenguang