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FileMemoryProvider 提供的工具

memories.md 索引文件

AgentFileStore

FileMemoryState

创建 FileMemoryProvider

将 FileMemoryProvider 添加到 Agent

第一次对话写入记忆

查看磁盘上的记忆文件

新 Session 读取以前的记忆

运行效果

工作原理

上一节介绍了 FoundryMemoryProvider。它由 Microsoft Foundry 托管，能够从对话中自动提取长期记忆，并将其保存到云端的 Memory Store 中。

这一节介绍另一种记忆实现：FileMemoryProvider。

FileMemoryProvider是一个AIContextProvider。它会向 Agent 提供一组用于管理记忆文件的工具，由 Agent 自己判断哪些信息值得保存、什么时候读取，以及是否需要修改或删除已有记忆。

记忆会以独立文件的形式保存在 AgentFileStore 中，Agent 可以根据需要创建、读取或更新这些文件。后续创建的新 Session 仍然可以继续读取这些信息。

FileMemoryProvider 提供的工具

将FileMemoryProvider添加到 Agent 后，Agent 可以使用以下记忆工具：

这些工具并不是由应用代码直接调用，而是由Agent根据当前对话自主决定是否调用，Agent 可以调用 file_memory_write，将这项偏好写入一个记忆文件。

当用户在后续会话中询问旅行建议时，Agent 可以调用 file_memory_read，读取此前保存的旅行偏好。

memories.md 索引文件

FileMemoryProvider 还会维护一个名为 memories.md 的索引文件。FileMemoryProvider 会将该索引注入当前对话，使 Agent 不需要先调用 file_memory_ls，就能知道当前有哪些记忆文件可用。

AgentFileStore

AgentFileStore 是 FileMemoryProvider 使用的文件存储抽象。

FileMemoryProvider 负责提供记忆工具和管理逻辑，真正的数据保存位置则由 AgentFileStore 的具体实现决定。

我们使用：FileSystemAgentFileStore

它会将记忆保存到本地磁盘。

代码如下：

var memoryRoot = Path.Combine( AppContext.BaseDirectory, "agent-memory"); var fileStore = new FileSystemAgentFileStore(memoryRoot);

这里将应用程序基目录下的 agent-memory 文件夹设置为记忆存储根目录。

除了FileSystemAgentFileStore，还可以使用：InMemoryAgentFileStore将记忆保存在内存中。

不过，内存存储只适合测试或临时演示，应用程序退出后数据就会丢失。

在实际项目中，也可以自定义 AgentFileStore，将记忆保存到 Azure Blob Storage、共享文件系统或其他持久化存储中。

因此，FileMemoryProvider 中的“File”表示记忆以文件形式组织，但底层存储并不一定只能使用本地磁盘。

FileMemoryState

FileMemoryState 是 FileMemoryProvider 保存到 AgentSession 中的状态。

其中最重要的属性是：WorkingFolder，它用于指定当前 Session 应该从哪个目录读取和写入记忆文件。 这个目录是相对于 AgentFileStore 根目录的子目录。

在当前示例中：

const string UserId = "UID1"; var workingFolder = $"users/{UserId}";

因此：

• Memory Root：agent-memory

• WorkingFolder：users/UID1

最终的记忆文件保存位置为：agent-memory/users/UID1

实际目录：

Console.WriteLine( $"记忆文件被写入到: " + $"{Path.Combine(memoryRoot, workingFolder)}");

创建 FileMemoryProvider

完整的 Provider 创建代码如下：

using var fileMemoryProvider = new FileMemoryProvider( fileStore, session => new FileMemoryState { WorkingFolder = $"users/{userId}" });

将 FileMemoryProvider 添加到 Agent

创建 Provider 后，将其添加到 Agent 的 AIContextProviders：

AIAgent agent = new AIProjectClient( new Uri(endpoint), new DefaultAzureCredential()) .AsAIAgent(new ChatClientAgentOptions { ChatOptions = new() { ModelId = deploymentName, Instructions = "你是一个乐于助人的旅行助手。记住用户告诉你的关于他们自己的信息，以便以后提供更好的建议。" }, Name = "TravelAssistant", AIContextProviders = [fileMemoryProvider], });

第一次对话写入记忆

首先创建第一次会话，然后向 Agent 提供用户资料和旅行计划：

AgentSession firstSession = await agent.CreateSessionAsync(); Console.WriteLine("=== 第一次对话 ==="); Console.WriteLine(await agent.RunAsync( "你好，我的名字是桂兵兵，我计划去北海道旅游，我和朋友去旅游，帮我找风景优美的景点。", firstSession)); Console.WriteLine();

在这一轮对话结束之后，Agent 可以调用 file_memory_write，将这些信息写入一个或多个记忆文件。

查看磁盘上的记忆文件

第一次对话结束后，示例通过下面的代码列出磁盘上生成的文件：

Console.WriteLine("=== 磁盘文件==="); foreach (var file in Directory.EnumerateFiles(Path.Combine(memoryRoot, workingFolder))) { Console.WriteLine(Path.GetFileName(file)); } Console.WriteLine();

新 Session 读取以前的记忆

接下来创建一个全新的 Session：

AgentSession secondSession = await agent.CreateSessionAsync(); Console.WriteLine("=== 第二次对话 (新会话) ==="); Console.WriteLine(await agent.RunAsync("你能回顾一下你记得的个人信息吗？", secondSession));

运行效果

输出结果：

生成的文件记忆：

工作原理

1. 创建一个 FileSystemAgentFileStore，其根目录为本地 agent-memory 文件夹。

2. 在该存储之上创建一个 FileMemoryProvider，并使用状态初始化器将当前用户的记忆放入其各自的工作文件夹。

3. 通过 ChatClientAgentOptions.AIContextProviders 将该提供程序附加到代理，这会为Agent提供 file_memory_* 工具以及使用它们的说明。

4. 在第一段对话中，用户分享了一些偏好，代理调用 file_memory_write 将其作为文件存储到工作文件夹中。然后，此示例会列出在磁盘上创建的文件。

5. 在第二段对话中，会创建一个全新的会话，不包含第一段对话的聊天历史。提供程序会将记忆索引注入对话中，代理调用 file_memory_read 来回忆已存储的偏好，并在提出建议时使用这些偏好。

源代码地址：https://github.com/bingbing-gui/dotnet-agent-playbook/tree/master/src/ai-agent/Agent-Framework/07-StorageConversations/03-FileMemoryProvider

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