从十年 Java 到智能体开发：我的全套 Python 智能体实战课程（第二帖）4-messages与记忆概述

上一篇我们实现了一个简单智能体可以和大模型对话了但是此时是没有记忆的每次对话都是独立的这明显不是实际生产需要的所以我们需要为智能体添加记忆在写代码之前我们先熟悉一下deepseek的接口文档上一篇我们说过市面上的llm都是符合openai接口文档的官方地址为首次调用 API | DeepSeek API Docsdeepseek支持的model有两种分别为flash非思考模式与pro思考模式我们目前使用的是flash非思考模式。而我们想要实现记忆功能则是通过多轮对话调用来实现的可以说我们做智能体开发绝大多数工作都是围绕 mseeages 展开的通过 role 字段来区分消息类型system 系统提示词给AI的指令。设定角色、规则、约束、基调、格式、输出风格。它是“后台”的持续指令。通常用户看不到或者被锁定在开发者的设置中user 用户提示词来自用户的实际输入。当前的问题、任务、要处理的数据。它驱动每次特定的交互。也就是我们平时和使用网页和大模型聊天时我们每次输入的内容。每次我们也会把之前的用户提示词传给大模型当作记忆的一部分assistant 多伦对话中的上下文会传给大模型用来关联上下文也是记忆一部分。