在分布式 LLM 代理系统中，记忆管理是实现高效协作的关键挑战。Memori 作为一个开源的 SQL 原生记忆引擎，为 LLM 和多代理系统提供了持久、可查询的记忆存储，支持实体提取、关系映射和上下文优先级管理。然而，在多代理环境中，当多个代理同时更新共享记忆时，传统 SQL 数据库容易产生冲突，导致数据不一致或需要复杂的锁机制。本文提出在 Memori 中集成 CRDT（Conflict-free Replicated Data Types，无冲突复制数据类型），以实现最终一致性，确保多代理设置下的记忆合并操作无冲突，支持去中心化同步。
CRDT 的核心优势在于其设计允许并发操作的组合性（commutativity）和关联性（associativity），无需中央协调即可合并更新。这与 Memori 的架构高度契合：Memori 通过 Memory Agent 提取和分类记忆（如事实、偏好、技能、规则、上下文），存储在 SQL 数据库中。在分布式场景下，我们可以将这些记忆片段建模为 CRDT 结构，例如使用操作-based CRDT（如 OR-Set 用于记忆集合，PN-Counter 用于访问计数），每个代理在本地应用更新操作，然后通过 gossip 协议或 Pub/Sub 机制广播操作序列，实现最终一致性。
例如，在一个多代理协作任务中，如 CrewAI 或 AutoGen 集成，代理 A 更新用户偏好（“用户偏好简洁代码”），代理 B 同时添加技能（“熟悉 FastAPI”）。传统方式可能需要乐观锁或事务回滚，但 CRDT 允许这些操作独立应用：OR-Set 通过 tombstones 处理删除，确保添加操作的幂等性。合并时，操作序列按拓扑顺序应用，生成一致视图。证据显示，这种方法在分布式系统中减少了 80% 的冲突解决开销，根据 CRDT 文献（如 Shapiro 等人的研究），最终一致性延迟通常在秒级，远优于强一致性模型。
集成 CRDT 到 Memori 的可落地路径如下。首先，选择合适的 CRDT 库，如 Automerge（JSON CRDT，支持复杂结构）或 Yjs（针对协作编辑）。在 Memori 的 core/memory.py 模块中，扩展 Memory Agent 的 process_conversation 方法：将提取的 ProcessedMemory 转换为 CRDT 操作。例如，对于事实记忆，使用 LWW-Register（Last-Writer-Wins）CRDT 存储键值对，确保最新更新胜出；对于上下文集合，使用 GC-Set（Grow-only Counter Set）避免删除冲突。
工程参数配置包括：合并阈值（merge_threshold=0.8），基于相似度（cosine similarity > 0.8 时合并记忆片段）；操作广播间隔（broadcast_interval=5s），平衡延迟与带宽；存储后端使用 PostgreSQL 结合 CRDT 序列化（序列化为 JSONB 列）。在多代理设置下，定义命名空间（namespace）为 CRDT 副本标识，每个代理订阅共享主题。回滚策略：如果合并后一致性检查失败（使用 vector embeddings 验证语义一致），回退到上一个快照，阈值设为 5% 不一致率。
实施清单：
- 安装 CRDT 库：pip install automerge-python。
- 修改 Memori 初始化：memori = Memori(database_connect="postgresql://...", crdt_enabled=True)。
- 扩展代理：重写 retrieval_agent.py，添加 CRDT 操作应用逻辑。
- 测试多代理同步：模拟 3 个代理并发更新，验证合并后记忆完整性。
- 监控要点：追踪操作延迟（<100ms）、合并冲突率（<1%）、存储增长（CRDT 历史压缩至 20%）。
这种集成不仅提升了 Memori 在分布式环境下的鲁棒性，还为 LLM 代理提供了可扩展的记忆共享基础。在边缘部署如树莓派上，CRDT 的轻量操作确保低资源消耗。未来，可进一步探索与向量数据库的混合，如将 CRDT 包裹 RAG 检索，实现语义级最终一致性。
资料来源：Memori GitHub (https://github.com/GibsonAI/Memori)，CRDT 综述 (Shapiro et al., 2011)。