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构建 Memory Provider 插件

Memory provider 插件为 AigenLabs Agent 提供跨会话的持久化知识,超越内置的 MEMORY.md 和 USER.md。本指南介绍如何构建一个 memory provider 插件。

提示

Memory provider 是两种 provider 插件类型之一。另一种是 Context Engine 插件,用于替换内置的上下文压缩器。两者遵循相同的模式:单选、配置驱动、通过 aigenlabs plugins 管理。

目录结构

每个 memory provider 位于 plugins/memory/<name>/

plugins/memory/my-provider/
├── __init__.py # MemoryProvider 实现 + register() 入口点
├── plugin.yaml # 元数据(name、description、hooks)
└── README.md # 配置说明、配置参考、工具

MemoryProvider 抽象基类

你的插件需要实现 agent/memory_provider.py 中的 MemoryProvider 抽象基类(ABC):

from agent.memory_provider import MemoryProvider

class MyMemoryProvider(MemoryProvider):
@property
def name(self) -> str:
return "my-provider"

def is_available(self) -> bool:
"""检查此 provider 是否可以激活。禁止发起网络请求。"""
return bool(os.environ.get("MY_API_KEY"))

def initialize(self, session_id: str, **kwargs) -> None:
"""在 agent 启动时调用一次。

kwargs 始终包含:
aigenlabs_home (str): 当前活跃的 AIGENLABS_HOME 路径。用于存储数据。
"""
self._api_key = os.environ.get("MY_API_KEY", "")
self._session_id = session_id

# ... 实现其余方法

必须实现的方法

核心生命周期

方法调用时机是否必须实现?
name(property)始终
is_available()agent 初始化,激活前 — 禁止网络请求
initialize(session_id, **kwargs)agent 启动
get_tool_schemas()初始化后,用于注入工具
handle_tool_call(name, args)agent 调用你的工具时(如果有工具)

配置

方法用途是否必须实现?
get_config_schema()aigenlabs memory setup 声明配置字段
save_config(values, aigenlabs_home)将非敏感配置写入原生位置(除非仅使用环境变量)

可选 Hook

方法调用时机使用场景
system_prompt_block()系统 prompt 组装时静态 provider 信息
prefetch(query)每次 API 调用前返回召回的上下文
queue_prefetch(query)每轮对话结束后为下一轮预热
sync_turn(user, assistant)每轮对话完成后持久化对话内容
on_session_end(messages)对话结束时最终提取/刷新
on_pre_compress(messages)上下文压缩前在丢弃前保存关键信息
on_memory_write(action, target, content)内置 memory 写入时同步到你的后端
shutdown()进程退出时清理连接

配置 Schema

get_config_schema() 返回一个字段描述符列表,供 aigenlabs memory setup 使用:

def get_config_schema(self):
return [
{
"key": "api_key",
"description": "My Provider API key",
"secret": True, # → 写入 .env
"required": True,
"env_var": "MY_API_KEY", # 显式指定环境变量名
"url": "https://my-provider.com/keys", # 获取密钥的地址
},
{
"key": "region",
"description": "Server region",
"default": "us-east",
"choices": ["us-east", "eu-west", "ap-south"],
},
{
"key": "project",
"description": "Project identifier",
"default": "aigenlabs",
},
]

secret: True 且带有 env_var 的字段写入 .env。非敏感字段传递给 save_config()

最简 Schema 与完整 Schema

get_config_schema() 中的每个字段都会在 aigenlabs memory setup 期间提示用户输入。选项较多的 provider 应保持 schema 精简——只包含用户必须配置的字段(API key、必要凭证)。可选配置请在配置文件参考文档中说明(例如 $AIGENLABS_HOME/myprovider.json),而不是在 setup 向导中逐一提示。这样既能保持 setup 流程简洁,又支持高级配置。可参考 Supermemory provider 的实现——它只提示输入 API key,其余选项均位于 supermemory.json 中。

保存配置

def save_config(self, values: dict, aigenlabs_home: str) -> None:
"""将非敏感配置写入原生位置。"""
import json
from pathlib import Path
config_path = Path(aigenlabs_home) / "my-provider.json"
config_path.write_text(json.dumps(values, indent=2))

对于仅使用环境变量的 provider,保留默认的空实现即可。

插件入口点

def register(ctx) -> None:
"""由 memory 插件发现系统调用。"""
ctx.register_memory_provider(MyMemoryProvider())

plugin.yaml

name: my-provider
version: 1.0.0
description: "此 provider 功能的简短描述。"
hooks:
- on_session_end # 列出你实现的 hook

线程约定

sync_turn() 必须是非阻塞的。 如果你的后端存在延迟(API 调用、LLM 处理),请在守护线程中执行:

def sync_turn(self, user_content, assistant_content):
def _sync():
try:
self._api.ingest(user_content, assistant_content)
except Exception as e:
logger.warning("Sync failed: %s", e)

if self._sync_thread and self._sync_thread.is_alive():
self._sync_thread.join(timeout=5.0)
self._sync_thread = threading.Thread(target=_sync, daemon=True)
self._sync_thread.start()

Profile 隔离

所有存储路径必须使用 initialize() 中的 aigenlabs_home kwarg,而不是硬编码的 ~/.aigenlabs

# 正确 — 按 profile 隔离
from aigenlabs_constants import get_aigenlabs_home
data_dir = get_aigenlabs_home() / "my-provider"

# 错误 — 所有 profile 共享
data_dir = Path("~/.aigenlabs/my-provider").expanduser()

测试

完整的端到端测试模式(使用真实 SQLite provider)请参见 tests/agent/test_memory_plugin_e2e.py

from agent.memory_manager import MemoryManager

mgr = MemoryManager()
mgr.add_provider(my_provider)
mgr.initialize_all(session_id="test-1", platform="cli")

# 测试工具路由
result = mgr.handle_tool_call("my_tool", {"action": "add", "content": "test"})

# 测试生命周期
mgr.sync_all("user msg", "assistant msg")
mgr.on_session_end([])
mgr.shutdown_all()

添加 CLI 命令

Memory provider 插件可以注册自己的 CLI 子命令树(例如 aigenlabs my-provider statusaigenlabs my-provider config)。这套系统基于约定发现,无需修改核心文件。

工作原理

  1. 在插件目录中添加 cli.py 文件
  2. 定义 register_cli(subparser) 函数来构建 argparse 树
  3. memory 插件系统在启动时通过 discover_plugin_cli_commands() 自动发现
  4. 你的命令以 aigenlabs <provider-name> <subcommand> 的形式出现

仅对活跃 provider 开放: 你的 CLI 命令只在你的 provider 是配置中活跃的 memory.provider 时才会出现。如果用户尚未配置你的 provider,你的命令不会显示在 aigenlabs --help 中。

示例

# plugins/memory/my-provider/cli.py

def my_command(args):
"""由 argparse 分发的处理函数。"""
sub = getattr(args, "my_command", None)
if sub == "status":
print("Provider is active and connected.")
elif sub == "config":
print("Showing config...")
else:
print("Usage: aigenlabs my-provider <status|config>")

def register_cli(subparser) -> None:
"""构建 aigenlabs my-provider 的 argparse 树。

在 argparse 初始化时由 discover_plugin_cli_commands() 调用。
"""
subs = subparser.add_subparsers(dest="my_command")
subs.add_parser("status", help="Show provider status")
subs.add_parser("config", help="Show provider config")
subparser.set_defaults(func=my_command)

参考实现

完整示例请参见 plugins/memory/honcho/cli.py,包含 13 个子命令、跨 profile 管理(--target-profile)以及配置读写。

含 CLI 的目录结构

plugins/memory/my-provider/
├── __init__.py # MemoryProvider 实现 + register()
├── plugin.yaml # 元数据
├── cli.py # register_cli(subparser) — CLI 命令
└── README.md # 配置说明

单 Provider 规则

同一时间只能有一个外部 memory provider 处于活跃状态。如果用户尝试注册第二个,MemoryManager 会拒绝并发出警告。这可以防止工具 schema 膨胀和后端冲突。