使用记忆

如概念中所讨论的，记忆是智能体的核心组件之一。智能体需要记忆来获取做出决策或执行动作所需的基本上下文，还需要记忆来学习技能或积累经验。在本教程中，我们将介绍记忆的基本使用方法。

完成本节，你将能够：

理解MetaGPT中记忆的概念
如何添加或检索记忆

什么是记忆

在MetaGPT中，Memory类是智能体的记忆的抽象。当初始化时，Role初始化一个Memory对象作为self._rc.memory属性，它将在之后的_observe中存储每个Message，以便后续的检索。简而言之，Role的记忆是一个含有Message的列表。

检索记忆

当需要获取记忆时（获取LLM输入的上下文），你可以使用self.get_memories。函数定义如下：

python

def get_memories(self, k=0) -> list[Message]:
    """A wrapper to return the most recent k memories of this role, return all when k=0"""
    return self._rc.memory.get(k=k)

def get_memories(self, k=0) -> list[Message]:
    """A wrapper to return the most recent k memories of this role, return all when k=0"""
    return self._rc.memory.get(k=k)

例如，在多智能体入门中，我们调用此函数为测试人员提供完整的历史记录。通过这种方式，如果审阅人员提供反馈，测试人员可以参考其先前版本修改测试用例。片段如下

python

async def _act(self) -> Message:
        logger.info(f"{self._setting}: ready to {self._rc.todo}")
        todo = self._rc.todo

        # context = self.get_memories(k=1)[0].content # use the most recent memory as context
        context = self.get_memories() # use all memories as context

        code_text = await todo.run(context, k=5) # specify arguments

        msg = Message(content=code_text, role=self.profile, cause_by=type(todo))

        return msg

async def _act(self) -> Message:
        logger.info(f"{self._setting}: ready to {self._rc.todo}")
        todo = self._rc.todo

        # context = self.get_memories(k=1)[0].content # use the most recent memory as context
        context = self.get_memories() # use all memories as context

        code_text = await todo.run(context, k=5) # specify arguments

        msg = Message(content=code_text, role=self.profile, cause_by=type(todo))

        return msg

添加记忆

可以使用self._rc.memory.add(msg)添加记忆，，其中msg必须是Message的实例。请查看上述的代码片段以获取示例用法。

建议在定义_act逻辑时将Message的动作输出添加到Role的记忆中。通常，Role需要记住它先前说过或做过什么，以便采取下一步的行动。

下一步

记忆是智能体中的一个重大主题。准确来说，本教程中所说的记忆对应于“短时记忆”的概念。检索也是基于简单的近因性。然而，记忆有多个分支以及广泛的记忆生成和检索技术。请参阅记忆以了解如何使用记忆并真正提升智能体的性能。

使用记忆 ​

什么是记忆 ​

检索记忆 ​

添加记忆 ​

下一步 ​

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