AgentRun 通过集成表格存储。为智能体提供三种持久化记忆能力：在同一对话中维持上下文的会话历史、跨会话保留使用者偏好等结构化信息的长期记忆，还有可直接读写的会话状态。这篇文章介绍如何创建并配置记忆存储，并通过可运行的代码示例演示三种记忆类型的使用方式。老实说，

记忆类型

快速使用

从步骤一来看，创建记忆存储

1. 登录函数计算控制台，在左侧菜单栏单击函数智能智能体 AgentRun进入 AgentRun 控制台。关键：If 进入 AgentRun 控制台后右上角有“体验新版”字样，单击切换到新版控制台。

   

2. 在左侧菜单栏单击记忆,接下来单击添加记忆存储 ,填写相关配置项：

   • - 名称必填。程序自动生成,可自定义
   • - 向量数据库默认自动配置，自动创建并关联 Tablestore 向量数据库
   • - 长期记忆默认开启，需选择大语言模型服务、向量模型服务和执行角色
   • - 会话历史默认开启
   • - 会话状态默认开启
   • - 网络配置默认允许公网访问；也可配置 VPC 访问，至少选择一种
     • - 单击,等待记忆存储部署完成。

再看步骤二，创建 Agent 并体验记忆功能

在左侧菜单栏单击Agent 运行时 。接下来单击创建 Agent ,选择快速创建 ,填写相关配置项：

*  **Agent 名称** 必填，程序自动生成），可自定义
* **模型服务** 选择已配置的模型，如 qwen3.-plus
* **程序提示词** 可选择模板，如 “智能问答助手”
* **工具与上下文**> **记忆** 添加 步骤一 创建 的 记忆 存储
* **说明** 使用 长期 记忆 功能时需按页面提示 开启 MCP，Agent 才能 自动 提取 和读取 长期 记忆。* **访问凭证** 默认匿名访问。可选择已有凭证或创建新凭证
* 单击 创建 Agent,等待 Agent 启动完成。老实说，

• 在 模型 对比 测试 窗口中：

输入 “我叫小明。我最近在学习向量数据库”，观察 Agent 回复

说明函数计算遵循 Serverless 架构，只有在请求到达时才创建实例，并能及时释放实例帮助使用者节省成本。首次提问时会有较长的等待时间。

在 同 一 对话 中继续 提问 “我叫什么？”，验证 会话 历史

 */
/* 此处省略冗长文本 */

*

html

---

代码集成

环境准备的观点是，

text pip3 install alibabacloud_agentrun20250910 openai tablestore agentrun-sdk agentrun-mem0ai google-adk litellm langchain-openai

ini

export ALIBABACLOUDACCESSKEYSECRET="{access-key-secret}"

export AGENTENDPOINT="{AGENTENDPOINT}"

export AGENTAPIKEY="{agent-api-key}"

export MEMORYCOLLECTIONNAME="{memory-name}"

export DASHSCOPEAPIKEY="{dashscope-api-key}"

export TABLESTOREENDPOINT="{TABLESTOREENDPOINT}" export TABLESTORE_INSTANCE="{instance-name}"

会话历史示例代码：

python import os,re,threading,time。uuid from openai import OpenAI

AGENTENDPOINT = os.environ AGENTAPIKEY = os.environ MODEL = os.getenv

accountmatch = re.match.agentrun-data.",AGENTENDPOINT) USERID = accountmatch.group if accountmatch else "defaultuser" _agentmatch = re.search/endpoints/",AGENTENDPOINT) AGENTID = agentmatch.group if agentmatch else "default_agent"

client = OpenAI( baseurl=f"{AGENTENDPOINT}/openai/v1",apikey=AGENTAPI_KEY,)

def chat -> str: print stopevent = threading.Event spinner = threading.Thread,daemon=True) spinner.start stream = client.chat.completions.create( model=MODEL,messages=history +,stream=True,extraheaders={ "X-AgentRun-Conversation-ID": sessionid,"X-AgentRun-User-ID": USERID,"X-AgentRun-Agent-ID": AGENTID,},) fullreply= firsttoken=True for chunk in stream: if chunk.choices and chunk.choices.delta.content: token=chunk.choices.delta.content if firsttoken: stopevent.set;spinner.join print;firsttoken=False print; 说起来，fullreply.append stopevent.set;spinner.join;print return "".join

def main: session_id=str);history= print;print") q1="我叫小明，我是一名数据工程师" r1=chat;按理说，history+= q2="我叫什么名字？" r2=chat，history+= main

长期记忆方法一：MCP 集成：

MCP 集成需要在控制台开启服务配置并获取 MCP 服务 URL。接下来将其配置到支持 MCP 工具调用的 Agent 中，即可自动提取、更新、删除长期记忆。

长期记忆方法二：直接操作 mem0 向量存储：

python import os,time from agentrun.memory_collection import MemoryCollection

MEMORYCOLLECTIONNAME=os.environ memory=MemoryCollection.tomem0memory

def addmemories: result=memory.add( "我叫 Alice，是 Python 工程师...",userid=userid。metadata={"sourceapp":"openmemory"} ) def search_memories: results=memory.search

长期记忆方法三：LangChain 集成：

python import os,threading,time,json from langchaincore.messages import SystemMessage,HigherMessage from langchainopenai import ChatOpenAI from agentrun.memory_collection import MemoryCollection

def retrieve_context: mems=mem0.search;return

会话状态方法一：Tablestore SDK 查询：

python import json,os。timestamptz from datetime import datetime import tablestore as ots

ENDPOINT=os.environ;INSTANCE=os.environ ACCESSID=os.environ;ACCESSSECRET=os.environ

client=ots.OTSClient

def listsessions: _,,rows,=client.getrange,],maxversion=None。maxrows=len)

会话状态方法二：Google ADK OTSSessionService 集成：

python from google.adk.agents import Agent from google.adk.models.litellm import LiteLlm from google.adk.runners import Runner from agentrun.conversationservice.adapters import OTSSessionService

store=sessionstorefrommemorycollection store.init_tables service=OTSSessionService agent=Agent) runner=Runner

至于管理记忆存储，

查询内存集合详细信息，包括关联实例、向量集合、维度、嵌入模型及提取模型，可用于排查或了解底层资源。

python import os;from alibabacloudagentrun20250910.client import Client from alibabacloudteaopenapi import models as openapi_models

config=openapimodels.Config,accesskeysecret=os.getenv。endpoint='agentrun.cn-hangzhou.aliyuncs.com') client=Client

def getmemorycollection: return client.getmemorycollection.body.data.to_map

def listmemorycollections: req=require.models.ListMemoryCollectionsRequest resp=request.client.listmemorycollections return ]

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