> Discover all available pages from the documentation index: https://mastra.zisheng.pro/zh-HK/llms.txt

# Memory.summarizeThread()

`.summarizeThread()` 方法可一次過總結 thread 的對話。此方法會從儲存空間載入 thread 的訊息，並使用支援 [Observational Memory](https://mastra.zisheng.pro/zh-HK/reference/memory/observational-memory) 的同一套 Observer 機制加以提煉；它可獨立呼叫，毋須把 Observational Memory 連接至 Agent。

系統會由最新訊息開始逐頁載入，並受 `lastMessages` 及 `maxInputTokens` 限制，因此總結較長的 thread 時，不會從儲存空間讀取整段歷史記錄。

此方法不會將任何內容寫回 memory。總結及擷取所得的值會傳回給你（亦會傳給每個 extractor 的 `onExtracted` hook），讓你決定儲存位置，例如你自己的資料庫。

當 session 結束，而你想取得整段對話的總結或結構化擷取結果時，可使用此方法，例如語音通話掛線時。如要處理你手上已有的訊息（而非從 thread 載入），請改用獨立的 [`summarizeConversation()`](https://mastra.zisheng.pro/zh-HK/reference/memory/summarizeConversation) 函式。兩者接受相同選項，但該函式使用 `messages` 而非 `threadId`。

## 使用範例

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

## 參數

**threadId** (`string`): 要總結的 thread 的唯一標識符。

**model** (`string | LanguageModel | DynamicModel`): 執行總結的 Model，例如路由字串 '\_\_GATEWAY\_OPENAI\_MODEL\_MINI\_\_'。

**resourceId** (`string`): 擁有此 thread 的資源 ID。如有提供，系統會驗證 thread 的擁有權，並會把它傳至 extractor context。

**lastMessages** (`number`): 只總結 thread 的最後 N 則訊息。預設會載入整個 thread，但受 maxInputTokens 限制。

**maxInputTokens** (`number`): 當收集到的訊息超出此預計 token 數量時，停止載入更舊的訊息。系統必定會包括最新一則訊息。 (Default: `1000000`)

**instructions** (`string`): 附加至 summarizer system prompt 的額外指引，例如應集中處理的內容，或總結的目標讀者。

**extract** (`Extractor[]`): 要在對話上執行的 extractor。具備 Zod schema 的 extractor 會透過後續的結構化輸出呼叫執行；沒有 schema 的 extractor 則會在同一過程內擷取。每個 extractor 的 onExtracted hook 都會收到擷取所得的值。

**requestContext** (`RequestContext`): 轉發至 summarizer Model 及 extractor hook 的 request context。

**abortSignal** (`AbortSignal`): 用於取消總結呼叫的 signal。

## 傳回值

**summary** (`string`): 從對話提煉所得的觀察結果，以內容密集的項目符號形式呈現。

**extracted** (`Record<string, unknown>`): 由 extract extractor 產生的值，以 extractor slug 作為 key。

**extractionFailures** (`{ slug: string; error: string }[]`): 未能產生有效值的 extractor，以及失敗原因。只有至少一個 extractor 失敗時才會出現。

**usage** (`{ inputTokens?: number; outputTokens?: number; totalTokens?: number }`): 總結呼叫的 token 使用量。

## 進階使用範例

以下範例會總結已結束的語音通話，並將結構化記錄儲存至應用程式本身的資料庫：

```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],
  })
}
```

### 相關內容

- [summarizeConversation()](https://mastra.zisheng.pro/zh-HK/reference/memory/summarizeConversation)
- [Memory Class 參考](https://mastra.zisheng.pro/zh-HK/reference/memory/memory-class)
- [Observational Memory](https://mastra.zisheng.pro/zh-HK/reference/memory/observational-memory)
- [.recall()](https://mastra.zisheng.pro/zh-HK/reference/memory/recall)