WorkingMemory

WorkingMemory est un Processor d'entrée qui injecte les données de la mémoire de travail sous la forme d'un message système. Il récupère les informations persistantes dans le stockage et les met en forme comme instructions pour le LLM, ce qui permet à l'Agent de conserver le contexte relatif aux utilisateurs d'une conversation à l'autre.

Exemple d'utilisation

import { WorkingMemory } from '@mastra/core/processors'

const processor = new WorkingMemory({
  storage: memoryStorage,
  scope: 'resource',
  template: {
    format: 'markdown',
    content: `# User Profile
- **Name**:
- **Preferences**:
- **Goals**:
`,
  },
})

Paramètres du constructeur

options:

Options

Options de configuration du Processor de mémoire de travail

Options

storage:

MemoryStorage

Instance de stockage permettant de récupérer les données de la mémoire de travail

template?:

WorkingMemoryTemplate

Modèle qui définit le format et la structure de la mémoire de travail

WorkingMemoryTemplate

format:

'markdown' | 'json'

Format du contenu de la mémoire de travail

content:

string

Contenu du modèle qui définit la structure des données de la mémoire de travail

scope?:

'thread' | 'resource'

Portée de la mémoire de travail. 'thread' la limite au thread actuel, tandis que 'resource' la partage entre tous les threads de la ressource

useVNext?:

boolean

Utilise le format d'instructions de nouvelle génération avec des recommandations améliorées

readOnly?:

boolean

Lorsque la valeur est true, la mémoire de travail est fournie comme contexte en lecture seule. Les données sont injectées dans la conversation, mais sans le Tool updateWorkingMemory ni les instructions de mise à jour. Utile pour les Agents qui doivent consulter la mémoire de travail sans la modifier.

templateProvider?:

{ getWorkingMemoryTemplate(args: { memoryConfig?: MemoryConfig }): Promise<WorkingMemoryTemplate | null> }

Provider de modèle dynamique pour la résolution du modèle lors de l'exécution

logger?:

IMastraLogger

Instance facultative du Logger pour une journalisation structurée

Valeur renvoyée

id:

string

Identifiant du Processor défini sur 'working-memory'

name:

string

Nom d'affichage du Processor défini sur 'WorkingMemory'

defaultWorkingMemoryTemplate:

string

Modèle Markdown par défaut utilisé lorsqu'aucun modèle personnalisé n'est fourni

processInput:

(args: { messages: MastraDBMessage[]; messageList: MessageList; abort: (reason?: string) => never; requestContext?: RequestContext }) => Promise<MessageList | MastraDBMessage[]>

Récupère la mémoire de travail et l’ajoute comme message système à la liste des messages

Exemple d'utilisation avancée

src/mastra/agents/personalized-agent.ts

import { Agent } from '@mastra/core/agent'
import { WorkingMemory, MessageHistory } from '@mastra/core/processors'
import { PostgresStorage } from '@mastra/pg'

const storage = new PostgresStorage({
  connectionString: process.env.DATABASE_URL,
})

export const agent = new Agent({
  id: 'personalized-agent',
  name: 'personalized-agent',
  instructions: 'You are a helpful assistant that remembers user preferences',
  model: 'openai/gpt-5.6-sol',
  inputProcessors: [
    new WorkingMemory({
      storage,
      scope: 'resource',
      template: {
        format: 'markdown',
        content: `# User Information
- **Name**:
- **Location**:
- **Preferences**:
- **Communication Style**:
- **Current Projects**:
`,
      },
    }),
    new MessageHistory({ storage, lastMessages: 50 }),
  ],
  outputProcessors: [new MessageHistory({ storage })],
})

Exemple au format JSON

import { WorkingMemory } from '@mastra/core/processors'

const processor = new WorkingMemory({
  storage: memoryStorage,
  scope: 'resource',
  template: {
    format: 'json',
    content: JSON.stringify({
      user: {
        name: { type: 'string' },
        preferences: { type: 'object' },
        goals: { type: 'array' },
      },
    }),
  },
})

Comportement

Traitement de l'entrée

1. Récupère threadId et resourceId dans le contexte de requête
2. Selon la portée, récupère la mémoire de travail depuis :
   • Les métadonnées du thread (scope: 'thread')
   • L'enregistrement de la ressource (scope: 'resource')
3. Résout le modèle (à partir du Provider, des options ou de la valeur par défaut)
4. Génère les instructions système selon le mode :
   • Mode normal : inclut les recommandations pour stocker et mettre à jour les informations, la structure du modèle et les données actuelles
   • Mode lecture seule (readOnly: true) : inclut uniquement les données actuelles comme contexte, sans instructions de mise à jour
5. Ajoute l'instruction comme message système avec le tag source: 'memory'

Mises à jour de la mémoire de travail

Les mises à jour de la mémoire de travail s'effectuent au moyen du Tool updateWorkingMemory fourni par la classe Memory, et non au moyen de ce Processor. Le Processor se charge uniquement d'injecter dans les conversations l'état actuel de la mémoire de travail.

Modèle par défaut

Si aucun modèle n'est fourni, le Processor utilise un modèle Markdown par défaut avec des champs pour :

• Prénom, nom
• Lieu, profession
• Centres d'intérêt, objectifs
• Événements, faits, projets

Voir aussi

• Garde-fous