langchain-ai/langgraph-memory 是 LangChain 团队推出的一个用于 LangGraph 系统中“记忆”模块 的扩展项目，专为构建具备长期记忆能力的多节点 AI 应用设计，支持复杂的数据流与状态管理。

一、项目简介

仓库地址： https://github.com/langchain-ai/langgraph-memory

该项目主要提供了 多种“记忆后端（memory backend）”，用于在 LangGraph 中存储和检索中间状态、对话历史、agent 步骤等信息，确保系统具备“可追踪”与“上下文持久化”的能力。

二、主要用途

  • 为多步 agent 提供「上下文记忆」
  • 存储 LangGraph 各节点之间的数据流状态
  • 支持异步、分布式运行中的状态持久化与恢复
  • 支持切换不同存储后端（如 Redis、MongoDB、本地文件等）

三、支持的记忆后端

目前项目支持以下几种记忆实现：

名称描述
InMemorySaver内存型保存器，适用于本地测试与小规模任务
FileSaver将状态持久化为 JSON 文件
RedisSaver使用 Redis 数据库存储任务状态
MongoDBSaver使用 MongoDB 存储与检索状态（适合大型应用）
MultiSaver支持将状态同步保存到多个后端（如同时存储到 Redis 和文件）

四、使用示例

一个典型的使用方式如下（以 RedisSaver 为例）：

from langgraph_memory.redis import RedisSaver

saver = RedisSaver.from_env()
state = {"input": "Hello, world!", "step": 1}
saver.save("my_state_id", state)

restored_state = saver.load("my_state_id")
print(restored_state)

五、与 LangGraph 的结合

LangGraph 是一个基于有向图的 agent 编排框架。通过 langgraph-memory，你可以：

  • 让每个节点状态自动持久化（防止 crash 丢失）
  • 构建具备“可中断、可回溯”的 AI 工作流
  • 实现具备长期记忆的复杂 AI 系统（如助理、工作流代理等）

六、状态保存器（Saver）接口结构

每个 Saver 都实现了以下接口：

class Saver:
    def save(state_id: str, state: dict) -> None
    def load(state_id: str) -> dict
    def exists(state_id: str) -> bool

这样你可以轻松替换或组合不同后端。

七、应用场景

  • 多轮对话系统中的上下文管理
  • AI agent 执行链条状态持久化
  • 多 agent 协作时的状态共享
  • 在服务宕机/重启后恢复任务进度

八、总结

langgraph-memory 是构建 多步骤、有状态的 AI agent 系统 的基础组件之一，提供了一套标准化的“记忆保存机制”，尤其适合在 LangGraph 中管理复杂状态流。无论是轻量测试还是分布式部署，都可以灵活使用不同后端。

如需构建具有“长期记忆”能力的 AI 助理系统，这个项目是非常关键的一环。

标签：AI, infra

你的评论