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# Memory.summarizeThread()

`.summarizeThread()` 方法可一次性汇总 thread 的对话。它从存储中加载 thread 消息，并使用支持 [Observational Memory](https://mastra.zisheng.pro/reference/memory/observational-memory) 的同一套 Observer 机制进行提炼；这是一次独立调用，无需将 Observational Memory 附加到 Agent。

消息从最新一条开始逐页加载，并受 `lastMessages` 和 `maxInputTokens` 限制，因此汇总较长的 thread 时不会从存储中读取其全部历史记录。

任何内容都不会写回 memory。摘要和提取的值会返回给你（也会传给每个 extractor 的 `onExtracted` hook），因此你可以自行决定它们的去向，例如自己的数据库。

当会话结束且你希望获取整个对话的摘要或结构化提取结果时（例如语音通话挂断时），请使用此方法。对于你已持有的消息（无需从 thread 加载），请改用独立的 [`summarizeConversation()`](https://mastra.zisheng.pro/reference/memory/summarizeConversation) 函数。它接受相同的选项，只是用 `messages` 代替 `threadId`。

## 使用示例

```typescript
const result = await memory.summarizeThread({
  model: 'openai/gpt-5-mini',
  threadId: 'thread-123',
  instructions: 'Summarize this voicemail call for the business owner.',
})
```

## 参数

**threadId** (`string`): 要汇总的 thread 的唯一标识符。

**model** (`string | LanguageModel | DynamicModel`): 执行汇总的模型，例如 '\_\_GATEWAY\_OPENAI\_MODEL\_MINI\_\_' 这样的 router 字符串。

**resourceId** (`string`): 拥有该 thread 的 resource ID。如果提供，则验证 thread 所有权。该值也会传给 Extractor 上下文。

**lastMessages** (`number`): 仅汇总 thread 的最后 N 条消息。默认加载整个 thread，但受 maxInputTokens 限制。

**maxInputTokens** (`number`): 当收集的消息超过此估算 token 数量时，停止加载更早的消息。最新消息始终会包含在内。 (Default: `1000000`)

**instructions** (`string`): 附加到 summarizer system prompt 的额外指导，例如应关注的内容或摘要的目标读者。

**extract** (`Extractor[]`): 要在对话上运行的 Extractor。带 Zod schema 的 Extractor 会通过后续结构化输出调用运行；不带 schema 的 Extractor 会以内联方式提取。每个 Extractor 的 onExtracted hook 都会收到提取的值。

**requestContext** (`RequestContext`): 转发给 summarizer 模型和 Extractor hook 的请求上下文。

**abortSignal** (`AbortSignal`): 用于取消汇总调用的信号。

## 返回值

**summary** (`string`): 从对话中提炼出的观察结果，以信息密集的项目符号形式呈现。

**extracted** (`Record<string, unknown>`): extract 中的 Extractor 生成的值，以 Extractor slug 为键。

**extractionFailures** (`{ slug: string; error: string }[]`): 未能生成有效值的 Extractor 及失败原因。仅在至少一个 Extractor 失败时存在。

**usage** (`{ inputTokens?: number; outputTokens?: number; totalTokens?: number }`): 汇总调用的 token 用量。

## 扩展使用示例

以下示例汇总已结束的语音通话，并在应用自己的数据库中存储结构化记录：

```typescript
import { Extractor } from '@mastra/memory'
import { z } from 'zod'
import { memory } from './mastra/memory'
import { callRecords } from './db'

const callSummary = new Extractor({
  name: 'call-summary',
  instructions: 'Return a concise summary of the call.',
  schema: z.object({
    summary: z.string(),
    sentiment: z.enum(['positive', 'neutral', 'negative']),
    requestedServices: z.array(z.string()),
  }),
  metadataKeyPath: false, // don't persist into memory metadata — the hook owns storage
  onExtracted: async ({ current, threadId, resourceId }) => {
    await callRecords.upsert({ callId: threadId, callerId: resourceId, record: current })
  },
})

export async function onCallEnd(threadId: string, resourceId: string) {
  await memory.summarizeThread({
    model: 'openai/gpt-5-mini',
    threadId,
    resourceId,
    instructions: 'Summarize this voicemail call for the business owner.',
    extract: [callSummary],
  })
}
```

### 相关

- [summarizeConversation()](https://mastra.zisheng.pro/reference/memory/summarizeConversation)
- [Memory Class 参考文档](https://mastra.zisheng.pro/reference/memory/memory-class)
- [Observational Memory](https://mastra.zisheng.pro/reference/memory/observational-memory)
- [.recall()](https://mastra.zisheng.pro/reference/memory/recall)