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长期记忆让您的代理能够跨不同的对话和会话存储和召回信息。 与短期记忆（其作用范围限于单个线程）不同，长期记忆可以跨线程持久化，并可随时召回。 长期记忆构建于 LangGraph 存储之上，它将数据保存为按命名空间和键组织的 JSON 文档。

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用法

要为代理添加长期记忆，请创建一个存储并将其传递给 create_agent： 
from langchain.agents import create_agent
from langchain_core.runnables import Runnable
from langgraph.store.memory import InMemoryStore

# InMemoryStore 将数据保存到内存字典中。在生产环境中请使用基于数据库的存储。
store = InMemoryStore()

agent: Runnable = create_agent(
    "claude-sonnet-4-6",
    tools=[],
    store=store,
)
然后，工具可以使用 runtime.store 参数从存储中读取和写入数据。示例请参阅在工具中读取长期记忆和从工具中写入长期记忆。
要深入了解记忆类型（语义、情景、程序性）以及编写记忆的策略，请参阅记忆概念指南。

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记忆存储

LangGraph 将长期记忆作为 JSON 文档存储在存储中。 每条记忆都组织在一个自定义的 namespace（类似于文件夹）和一个独特的 key（类似于文件名）下。命名空间通常包含用户或组织 ID 或其他标签，以便于组织信息。 这种结构支持记忆的分层组织。然后可以通过内容过滤器支持跨命名空间搜索。 
from collections.abc import Sequence

from langgraph.store.base import IndexConfig
from langgraph.store.memory import InMemoryStore


def embed(texts: Sequence[str]) -> list[list[float]]:
    # 替换为实际的嵌入函数或LangChain嵌入对象
    return [[1.0, 2.0] for _ in texts]


# InMemoryStore将数据保存到内存字典中。生产环境中请使用基于数据库的存储。
store = InMemoryStore(index=IndexConfig(embed=embed, dims=2))
user_id = "my-user"
application_context = "chitchat"
namespace = (user_id, application_context)
store.put(
    namespace,
    "a-memory",
    {
        "rules": [
            "用户喜欢简短、直接的语言",
            "用户只说英语和Python",
        ],
        "my-key": "my-value",
    },
)
# 通过ID获取"记忆"
item = store.get(namespace, "a-memory")
# 在此命名空间内搜索"记忆"，根据内容等价性进行过滤，并按向量相似度排序
items = store.search(
    namespace, filter={"my-key": "my-value"}, query="语言偏好"
)
有关记忆存储的更多信息，请参阅持久化指南。

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在工具中读取长期记忆

from dataclasses import dataclass

from langchain.agents import create_agent
from langchain.tools import ToolRuntime, tool
from langchain_core.runnables import Runnable
from langgraph.store.memory import InMemoryStore


@dataclass
class Context:
    user_id: str


# InMemoryStore 将数据保存到内存字典中。在生产环境中请使用数据库支持的存储。
store = InMemoryStore()

# 使用 put 方法将示例数据写入存储
store.put(
    (
        "users",
    ),  # 用于将相关数据分组在一起的命名空间（用于用户数据的 users 命名空间）
    "user_123",  # 命名空间内的键（用户 ID 作为键）
    {
        "name": "John Smith",
        "language": "English",
    },  # 为给定用户存储的数据
)


@tool
def get_user_info(runtime: ToolRuntime[Context]) -> str:
    """查找用户信息。"""
    # 访问存储 - 与提供给 `create_agent` 的存储相同
    assert runtime.store is not None
    user_id = runtime.context.user_id
    # 从存储中检索数据 - 返回包含值和元数据的 StoreValue 对象
    user_info = runtime.store.get(("users",), user_id)
    return str(user_info.value) if user_info else "Unknown user"


agent: Runnable = create_agent(
    model="google_genai:gemini-3.1-pro-preview",
    tools=[get_user_info],
    # 将存储传递给代理 - 使代理在运行工具时能够访问存储
    store=store,
    context_schema=Context,
)

# 运行代理
agent.invoke(
    {"messages": [{"role": "user", "content": "look up user information"}]},
    context=Context(user_id="user_123"),
)

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从工具中写入长期记忆

from dataclasses import dataclass

from langchain.agents import create_agent
from langchain.tools import ToolRuntime, tool
from langchain_core.runnables import Runnable
from langgraph.store.memory import InMemoryStore
from typing_extensions import TypedDict

# InMemoryStore 将数据保存到内存字典中。在生产环境中，请使用基于数据库的存储。
store = InMemoryStore()


@dataclass
class Context:
    user_id: str


# TypedDict 定义了传递给 LLM 的用户信息结构
class UserInfo(TypedDict):
    name: str


# 允许代理更新用户信息的工具（对聊天应用很有用）
@tool
def save_user_info(user_info: UserInfo, runtime: ToolRuntime[Context]) -> str:
    """保存用户信息。"""
    # 访问存储 - 与提供给 `create_agent` 的存储相同
    assert runtime.store is not None
    store = runtime.store
    user_id = runtime.context.user_id
    # 将数据存储在存储中（命名空间，键，数据）
    store.put(("users",), user_id, dict(user_info))
    return "Successfully saved user info."


agent: Runnable = create_agent(
    model="google_genai:gemini-3.1-pro-preview",
    tools=[save_user_info],
    store=store,
    context_schema=Context,
)

# 运行代理
agent.invoke(
    {"messages": [{"role": "user", "content": "My name is John Smith"}]},
    # 在上下文中传递 user_id 以标识正在更新谁的信息
    context=Context(user_id="user_123"),
)

# 你可以直接访问存储来获取值
item = store.get(("users",), "user_123")
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