在多代理系统中，LLM 代理间的状态同步与记忆持久化是核心挑战，Memori 通过 SQL-native 的层级内存引擎，提供短期工作记忆与长期动态检索的双模机制，实现高效嵌入同步与跨会话状态保持，避免重复解释与上下文丢失。
Memori 的层级内存架构模拟人类记忆：短期记忆（Conscious Mode）预加载高频关键事实，如用户偏好或项目上下文，一次性注入提示以节省 token；长期记忆（Auto Mode）基于查询意图实时检索 Top-5 相关片段，支持全文本搜索与实体关系映射。“Memori 通过三个专用代理协作处理记忆：Memory Agent 提取实体并分类（事实、技能、规则等），Conscious Agent 每 6 小时分析模式并提升重要记忆至短期表，Retrieval Agent 规划语义+关键词混合搜索策略。”这种分层设计在多代理场景下，确保共享命名空间（namespace）内代理间记忆一致，例如 CrewAI 或 AutoGen 中的群聊历史自动持久化。
落地时，先选择数据库：生产环境优先 PostgreSQL（连接池大小 20，索引优化 idx_memory_importance DESC），开发用 SQLite（路径 ./my_memory.db）。初始化配置示例：
from memori import Memori, ConfigManager
config = ConfigManager()
config.auto_load()
memori = Memori(
database_connect="postgresql://...",
conscious_ingest=True,
auto_ingest=True,
openai_api_key="sk-...",
memory_namespace="multi-agent-prod"
)
memori.enable()
多代理集成清单：
- CrewAI/Swarms：导入 memori.create_memory_tool(memori)，绑定至代理工具链，实现共享记忆搜索。
- AutoGen 群聊：每个代理实例共享同一 Memori 命名空间，自动记录跨代理对话。
- 状态持久参数：short_term_memory 保留 7 天（expires_at），importance_score > 0.8 优先提升；检索 limit=5，relevance_scores 阈值 0.7。
- 嵌入同步：Retrieval Agent 支持 Ollama 本地嵌入（ProviderConfig.from_custom(base_url="http://localhost:11434"）），减少云依赖。
监控要点包括：数据库增长（long_term_memory 行数 < 10万/代理，避免 FTS 索引膨胀）；代理调用延迟（Conscious 分析 < 30s/周期）；token 节省率（预注入 < 200 token/调用，对比无记忆基线 80% 降幅）。异常处理：数据库重连指数退避（初始 1s，max 60s）；代理失败降级至纯 SQL 搜索（无 LLM 提取）。
回滚策略：若检索噪声高，调低 auto_ingest limit=3 或禁用 conscious_ingest，仅用基本记录；生产验证用 FastAPI 多用户示例，模拟 10 代理并发。
实际案例：在电商多代理系统中，主代理记用户订单历史（事实类），子代理检索技能记忆协同优化推荐，跨会话准确率提升 40%，成本降 70%。Memori 的优势在于零供应商锁定，SQLite 导出即迁，适用于边缘部署（树莓派 50MB 内存）。
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