memory-query

name	memory-query
description	Use this skill when the user asks about their own history, past trips, or saved preferences. Triggers when user asks "我去过哪些地方", "我上次去北京是什么时候", "我之前说过什么偏好", "我的旅行记录". This skill uses MemoryQueryAgent and requires a MemoryManager (user_id, session_id) to access long-term memory.

Memory Query (记忆查询)

这是旧记忆查询能力说明，主链路已弱化为 MainAgent direct_action + MemoryManager。兼容实现位于 context.memory_query.MemoryQueryAgent，用于旧 memory-query 调度或独立记忆问答场景。需传入 MemoryManager 以访问长期行程、偏好与聊天摘要。

When to Use

• 用户问自己的历史行程、偏好、或过往对话内容时

Agent

• MemoryQueryAgent (context/memory_query.py)
• 入参：model、memory_manager（必选，否则无记忆可查）
• 异步：run(state) 为 async，需 await

依赖

• MemoryManager：context.memory_manager.MemoryManager(user_id, session_id, storage_path, llm_model)
• 长期记忆存储：data/memory/{user_id}.json

初始化与调用

import asyncio
from context.memory_manager import MemoryManager
from context.memory_query import MemoryQueryAgent
from utils.langchain_runtime import build_chat_model

async def memory_query(user_query: str, user_id: str = "default_user", session_id: str = "default"):
    model = build_chat_model()
    memory_manager = MemoryManager(user_id=user_id, session_id=session_id, llm_model=model)
    agent = MemoryQueryAgent(
        name="MemoryQueryAgent",
        model=model,
        memory_manager=memory_manager,
    )
    return await agent.run({"context": {"rewritten_query": user_query}})

# 使用
data = asyncio.run(memory_query("我去过哪些地方？"))
# data: {"status": "success", "query": "...", "answer": "...", "memory_sources": {"trip_count", "has_preferences", ...}}

返回格式

• status: "success" 或 "error"
• query: 用户问题
• answer: 基于记忆的自然语言回答
• memory_sources: 如 trip_count, has_preferences, has_chat_summary

回答指南

【回答要求】

1. 直接基于上述记忆信息回答问题
2. 如果记忆中没有相关信息，诚实说明"记录中没有相关信息"
3. 回答要自然、准确、有条理
4. 如果有多条记录，可以按时间顺序或分类列举
5. 不要编造不存在的信息

请直接回答用户的问题。