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代码

cookbook/agent_concepts/memory/redis_memory.py
"""
本示例展示了如何将 Memory 类与 Redis 存储结合使用。
"""

from agno.agent.agent import Agent
from agno.memory.v2.db.redis import RedisMemoryDb
from agno.memory.v2.memory import Memory
from agno.models.openai import OpenAIChat
from agno.storage.redis import RedisStorage

# 创建 Redis 内存数据库
memory_db = RedisMemoryDb(
    prefix="agno_memory",  # Redis 键的前缀，用于对内存进行命名空间划分
    host="localhost",      # Redis 主机地址
    port=6379,             # Redis 端口号
)

# 使用 Redis 后端创建 memory 实例
memory = Memory(db=memory_db)

# 这将清除所有现有内存
memory.clear()

# 会话和用户标识符
session_id = "redis_memories"
user_id = "redis_user"

# 创建带有 memory 和 Redis 存储的 agent
agent = Agent(
    model=OpenAIChat(id="gpt-4o-mini"),
    memory=memory,
    storage=RedisStorage(prefix="agno_test", host="localhost", port=6379),
    enable_user_memories=True,
    enable_session_summaries=True,
)

# 第一次交互 - 引入个人信息
agent.print_response(
    "My name is John Doe and I like to hike in the mountains on weekends.",
    stream=True,
    user_id=user_id,
    session_id=session_id,
)

# 第二次交互 - 测试内存是否已存储
agent.print_response(
    "What are my hobbies?", 
    stream=True, 
    user_id=user_id, 
    session_id=session_id
)

# 显示存储在 Redis 中的内存
memories = memory.get_user_memories(user_id=user_id)
print("Memories stored in Redis:")
for i, m in enumerate(memories):
    print(f"{i}: {m.memory}")

​
用法

1

创建虚拟环境

打开 Terminal 并创建一个 python 虚拟环境。
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
2

设置环境变量

export OPENAI_API_KEY=xxx
3

安装库

pip install -U agno openai redis
4

运行 Redis

docker run --name my-redis -p 6379:6379 -d redis
5

运行示例

python cookbook/agent_concepts/memory/redis_memory.py