本文详细介绍了Deep Agents的Memory机制，一种跨会话持久化的Agent核心能力。通过文件系统管理记忆，实现透明可读、工具复用和灵活存储。文章深入解析了Memory的工作原理、作用域划分（Agent级和User级），以及进阶用法如情景记忆、组织级记忆、后台整合等。最后总结了Memory的关键优势和落地建议，帮助开发者构建真正"越用越聪明"的AI Agent。

一、Memory–Agent核心能力之一

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Deep Agents 的 Memory 指的是长期记忆（long-term memory）：一种跨会话持久化的记忆能力。它允许 Agent 在不同的对话之间保留并更新所学到的信息。

注意区分：短期记忆（单次会话内的对话历史和临时文件）由上下文工程（context engineering）自动管理，不在本文讨论范围。

Deep Agents 的记忆机制有一个核心特点：基于文件系统。Agent 把记忆当作文件来读写，这与它操作代码、配置文件的方式完全一致。这种方式的好处是：

• 透明可读：记忆就是 Markdown 文件，便于调试和审计
• 工具复用：Agent 使用内置的 edit_file 工具即可更新记忆
• 灵活存储：通过 backend 可以把记忆存到本地状态、Store 或任意自定义后端

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二、Memory 的工作原理

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Memory 的运行流程可以拆解为三步：

1. 指定记忆文件路径

在创建 Agent 时，通过 memory= 参数传入记忆文件路径。同样也可以通过 skills= 传入技能（procedural memory，即可复用的操作指令）。

from deepagents import create_deep_agent
from deepagents.backends import CompositeBackend, StateBackend, StoreBackend

agent = create_deep_agent(
    model="google_genai:gemini-3.1-pro-preview",
    memory=["/memories/AGENTS.md"],
    skills=["/skills/"],
    backend=CompositeBackend(
        default=StateBackend(),
        routes={
            "/memories/": StoreBackend(
                namespace=lambda rt: (rt.server_info.assistant_id,),
            ),
            "/skills/": StoreBackend(
                namespace=lambda rt: (rt.server_info.assistant_id,),
            ),
        },
    ),
)

backend 决定了记忆文件存在哪里、谁能访问。CompositeBackend 可以根据路径把不同目录路由到不同的存储后端。

2. Agent 读取记忆

读取方式有两种：

• 启动时加载：把记忆文件内容注入到 system prompt 中
• 按需读取：例如 skills 只在启动时加载描述，真正用到时才读取完整文件，保持上下文精简

3. Agent 更新记忆（可选）

当 Agent 学到新信息时，可以使用内置的 edit_file 工具更新记忆文件。更新可以：

• 在对话中实时进行（默认行为）
• 在对话之间后台进行（background consolidation，见下文）

更新后的内容会持久化，在下次对话中立即可用。需要注意的是，并非所有记忆都可写——开发者定义的 skills 和组织级策略通常是只读的。

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三、记忆的作用域（Scoped Memory）

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记忆可以按作用域划分，最常见的两种模式是 Agent 级 和 User 级。

Agent 级记忆（Agent-scoped Memory）

给 Agent 一个"持久身份"，所有用户共享同一份记忆。Agent 在与不同用户的交互中不断积累知识、打磨风格、学习技能，形成自己的"人格"。

关键在于 backend 的 namespace 设置为 (assistant_id,)：

agent = create_deep_agent(
    model="google_genai:gemini-3.1-pro-preview",
    memory=["/memories/AGENTS.md"],
    skills=["/skills/"],
    backend=CompositeBackend(
        default=StateBackend(),
        routes={
            "/memories/": StoreBackend(
                namespace=lambda rt: (rt.server_info.assistant_id,),
            ),
            "/skills/": StoreBackend(
                namespace=lambda rt: (rt.server_info.assistant_id,),
            ),
        },
    ),
)

完整示例：播种记忆并跨会话调用

下面这个例子先在 store 中初始化记忆和技能，然后在两个不同的 thread 中调用 Agent，观察它如何记住并应用所学。

from langchain_core.utils.uuid import uuid7

from deepagents import create_deep_agent
from deepagents.backends import CompositeBackend, StateBackend, StoreBackend
from deepagents.backends.utils import create_file_data
from langgraph.store.memory import InMemoryStore

store = InMemoryStore()  # 部署到 LangSmith 时使用平台 store

# 播种记忆文件
store.put(
    ("my-agent",),
    "/memories/AGENTS.md",
    create_file_data("""## Response style
- Keep responses concise
- Use code examples where possible
"""),
)

# 播种一个技能
store.put(
    ("my-agent",),
    "/skills/langgraph-docs/SKILL.md",
    create_file_data("""---
name: langgraph-docs
description: Fetch relevant LangGraph documentation to provide accurate guidance.
---

# langgraph-docs

Use the fetch_url tool to read https://docs.langchain.com/llms.txt, then fetch relevant pages.
"""),
)

agent = create_deep_agent(
    model="google_genai:gemini-3.1-pro-preview",
    memory=["/memories/AGENTS.md"],
    skills=["/skills/"],
    backend=lambda rt: CompositeBackend(
        default=StateBackend(rt),
        routes={
            "/memories/": StoreBackend(rt, namespace=lambda rt: ("my-agent",)),
            "/skills/": StoreBackend(rt, namespace=lambda rt: ("my-agent",)),
        },
    ),
    store=store,
)

# 会话 1：Agent 学到新偏好并写入记忆
config1 = {"configurable": {"thread_id": str(uuid7())}}
agent.invoke(
    {"messages": [{"role": "user", "content": "I prefer detailed explanations. Remember that."}]},
    config=config1,
)

# 会话 2：Agent 读取记忆并应用该偏好
config2 = {"configurable": {"thread_id": str(uuid7())}}
agent.invoke(
    {"messages": [{"role": "user", "content": "Explain how transformers work."}]},
    config=config2,
)

User 级记忆（User-scoped Memory）

每个用户拥有独立的记忆文件，互不干扰。namespace 使用 (user_id,)：

agent = create_deep_agent(
    model="google_genai:gemini-3.1-pro-preview",
    memory=["/memories/preferences.md"],
    skills=["/skills/"],
    backend=CompositeBackend(
        default=StateBackend(),
        routes={
            "/memories/": StoreBackend(
                namespace=lambda rt: (rt.server_info.user.identity,),
            ),
            "/skills/": StoreBackend(
                namespace=lambda rt: (rt.server_info.user.identity,),
            ),
        },
    ),
)

部署后，每个经过认证的请求会自动把 rt.server_info.user.identity 解析为当前用户，如不同用户Alice 和 Bob 各自只能看到自己的偏好。

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四、进阶用法

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除了基础的作用域配置，Memory 还有多个可调节的维度。下表给出全景：

维度	回答的问题	选项
持续时间	记忆保留多久？	短期（单次会话）/ 长期（跨会话）
信息类型	是什么类型的信息？	情景记忆（Episodic）/ 程序记忆（Procedural，即 skills）/ 语义记忆（Semantic，即事实）
作用域	谁能看到和修改？	用户级 / Agent 级 / 组织级
更新策略	何时写入记忆？	对话中（默认）/ 对话之间（后台整合）
读取方式	如何读取记忆？	启动时加载（默认）/ 按需读取
权限	Agent 能否写入？	读写（默认）/ 只读

1. 情景记忆（Episodic Memory）

情景记忆保存的是过去的"经历"：发生了什么、顺序如何、结果怎样。与语义记忆（事实和偏好）不同，情景记忆保留了完整的对话上下文，让 Agent 回忆起"一个问题是如何被解决的"。

Deep Agents 内置的 checkpointer 已经把每段对话作为 checkpoint 持久化。要让历史对话可被检索，只需把 thread 搜索封装成一个工具，user_id 从运行时上下文中获取：(DEPLOYMENT_URL 指的是在部署 LangGraph 应用到 LangSmith 时所获得的 API 端点地址)

from langgraph_sdk import get_client
from langchain.tools import tool, ToolRuntime

client = get_client(url="<DEPLOYMENT_URL>")

@tool
asyncdef search_past_conversations(query: str, runtime: ToolRuntime) -> str:
    """Search past conversations for relevant context."""
    user_id = runtime.server_info.user.identity
    threads = await client.threads.search(
        metadata={"user_id": user_id},
        limit=5,
    )
    results = []
    for thread in threads:
        history = await client.threads.get_history(thread_id=thread["thread_id"])
        results.append(history)
    return str(results)

通过调整 metadata 过滤器，可以按用户或按组织检索对话。这对执行复杂多步任务的 Agent 特别有用——例如编码 Agent 可以回看上一次调试会话，直接跳到可能的根因。

2. 组织级记忆（Organization-level Memory）

与 User 级记忆同理，只是把 namespace 换成组织维度。适合存放全员通用的策略或知识。

安全提示：组织级记忆通常应为只读，以防止通过共享状态进行提示注入。

agent = create_deep_agent(
    model="google_genai:gemini-3.1-pro-preview",
    memory=[
        "/memories/preferences.md",
        "/policies/compliance.md",
    ],
    backend=CompositeBackend(
        default=StateBackend(),
        routes={
            "/memories/": StoreBackend(
                namespace=lambda rt: (rt.server_info.user.identity,),
            ),
            "/policies/": StoreBackend(
                namespace=lambda rt: (rt.context.org_id,),
            ),
        },
    ),
)

组织记忆由应用代码填充：

from langgraph_sdk import get_client
from deepagents.backends.utils import create_file_data

client = get_client(url="<DEPLOYMENT_URL>")

await client.store.put_item(
    (org_id,),
    "/compliance.md",
    create_file_data("""## Compliance policies
- Never disclose internal pricing
- Always include disclaimers on financial advice
"""),
)

3. 后台整合（Background Consolidation）

默认情况下，Agent 在对话中实时写记忆（热路径）。另一种方式是在对话之间作为后台任务处理记忆，也称为"睡眠期计算"（sleep time compute）。一个独立的整合 Agent 会审视最近的对话、抽取关键事实、与已有记忆合并。

方式	优点	缺点
热路径 （对话中）	记忆立即可用，对用户透明	增加延迟，Agent 需多任务处理
后台 （对话间）	无用户感知延迟，可跨多段对话综合	记忆需等下次会话才可用，需要第二个 Agent

对大多数应用而言，热路径已足够。当需要降低延迟或在大量对话间提升记忆质量时，再引入后台整合。

整合 Agent

整合 Agent 读取近期对话并把关键事实合并到记忆 store。在 langgraph.json 中与主 Agent 一起注册：

# consolidation_agent.py
from datetime import datetime, timedelta, timezone

from deepagents import create_deep_agent

from langchain.tools import tool, ToolRuntime
from langgraph_sdk import get_client

sdk_client = get_client(url="<DEPLOYMENT_URL>")

@tool
asyncdef search_recent_conversations(query: str, runtime: ToolRuntime) -> str:
    """Search this user's conversations updated in the last 6 hours."""
    user_id = runtime.server_info.user.identity

    since = datetime.now(timezone.utc) - timedelta(hours=6)
    threads = await sdk_client.threads.search(
        metadata={"user_id": user_id},
        updated_after=since.isoformat(),
        limit=20,
    )
    conversations = []
    for thread in threads:
        history = await sdk_client.threads.get_history(
            thread_id=thread["thread_id"]
        )
        conversations.append(history["values"]["messages"])
    return str(conversations)

agent = create_deep_agent(
    model="google_genai:gemini-3.1-pro-preview",
    system_prompt="""Review recent conversations and update the user's memory file.
Merge new facts, remove outdated information, and keep it concise.""",
    tools=[search_recent_conversations],
)

// langgraph.json
{
  "dependencies": ["."],
  "graphs": {
    "agent": "./agent.py:agent",
    "consolidation_agent": "./consolidation_agent.py:agent"
  },
  "env": ".env"
}

通过 Cron 定时触发

用 cron job 按固定计划运行整合 Agent。节奏应与用户实际交互频率匹配：日活较高的聊天产品可以每几小时整合一次，而一周只用几次的工具每天或每周跑一次就够了。

from langgraph_sdk import get_client

client = get_client(url="<DEPLOYMENT_URL>")

cron_job = await client.crons.create(
    assistant_id="consolidation_agent",
    schedule="0 */6 * * *",
    input={"messages": [{"role": "user", "content": "Consolidate recent memories."}]},
)

重要：cron 间隔必须与整合 Agent 内的回溯窗口保持一致。上面例子每 6 小时运行一次，对应 search_recent_conversations 中 timedelta(hours=6) 的回溯窗口。若 cron 运行频率高于回溯窗口，会重复处理同样的对话；反之则会遗漏窗口外的记忆。所有 cron 计划均按 UTC 时区解释。

4. 只读 vs 可写记忆

权限	适用场景	工作方式
读写 （默认）	用户偏好、Agent 自我改进、学到的技能	Agent 通过 edit_file 工具更新文件
只读	组织策略、合规规则、共享知识库、开发者定义的技能	由应用代码或 Store API 填充；用 permissions 拒绝写入特定路径，或用 policy hooks 做自定义校验

安全考量：如果一个用户能写入另一个用户读取的记忆，恶意用户就可能通过共享状态注入指令。缓解措施包括：

• 除非有明确的共享需求，默认使用用户级作用域 (user_id)
• 对共享策略使用只读记忆（由应用代码填充，而非 Agent）
• 在 Agent 写入共享记忆前加入人工审批环节，用 interrupt 要求人类确认对敏感路径的写入

5. 并发写入

多个 thread 可以并行写记忆，但对同一文件的并发写入可能出现"最后写入获胜"的冲突。对于用户级记忆，由于用户通常同时只有一个活跃会话，这种情况较少发生。对于 Agent 级或组织级记忆，可以考虑使用后台整合来串行化写入，或把记忆拆分为按主题分文件，降低争用。

实践中，即使某次写入因冲突失败，LLM 通常也能智能地重试或优雅恢复，因此单次写入丢失一般不构成灾难。

6. 同一部署中的多个 Agent

要在共享部署中给每个 Agent 独立的记忆，把 assistant_id 加入 namespace：

StoreBackend(
    namespace=lambda rt: (
        rt.server_info.assistant_id,
        rt.server_info.user.identity,
    ),
)

如果只需要按 Agent 隔离、不需要按用户隔离，单独使用 assistant_id 即可。

小贴士：使用 LangSmith tracing 可以审计 Agent 写入了哪些记忆。每一次文件写入都会作为一次工具调用出现在 trace 中。

五、总结

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Deep Agents 的 Memory 机制围绕"文件即记忆"这一理念展开，带来几个关键优势：

1. 跨会话持久化：Agent 不再"健忘"，能够从历史交互中学习

2. 灵活的作用域：通过 namespace 轻松实现 Agent 级、User 级、组织级隔离

3. 多样的信息类型：覆盖语义记忆（事实偏好）、程序记忆（skills）、情景记忆（历史对话）

4. 可控的更新策略：热路径实时写，或后台整合异步沉淀

5. 完善的安全模型：只读记忆、权限控制、人工审批层层防护

落地建议：

• 从 User 级记忆 + 热路径更新起步，覆盖大多数场景
• 对共享策略和合规规则使用只读组织级记忆
• 当延迟或记忆质量成为瓶颈时，再引入后台整合
• 始终用 LangSmith tracing 审计记忆写入，确保可观测

合理运用 Memory，你的 Agent 将真正具备"越用越聪明"的能力。

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