【AI Agent教程】【MetaGPT】由易到难，深入源码：看MetaGPT的长短时记忆如何实现

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这两天看了不少关于AI大模型应用中长短时记忆的实现方法。突然想到，一直在学习和使用的MetaGPT（开源AI Agent多智能框架），我竟然没有注意过它里面的关于记忆的实现方法。今天，补上这一课，深入其源码，看它的 Memory 模块是如何实现的。

0. 关于大模型记忆的前期文章

感兴趣的可以看下我前面的几篇关于大模型记忆的文章，废了点功夫从网上搜集了目前比较常用和前沿的长短时记忆的实现方法：

• 【AI大模型应用开发】以LangChain为例：从短期记忆实战，到如何让AI应用保持长期记忆的探索
• 【AI大模型应用开发】MemGPT原理与快速上手：这可能是目前管理大模型记忆的最专业的框架和思路

1. 先用起来 - 使用 Memory

在MetaGPT中，Memory类是智能体的记忆的抽象。当初始化时，Role初始化一个Memory对象作为self.rc.memory 属性，它将在之后的 _observe 中存储每个 Message，以便后续的检索。简而言之，Role的记忆是一个含有 Message 的列表。

我们前面学习MetaGPT的系列文章中其实每次都在用这个Message。例如这篇文章中的代码：