WorkingMemory

WorkingMemory 是一種輸入處理器，會將工作記憶體資料注入為系統訊息。它會從儲存空間擷取持久保存的資訊，再將其格式化為 LLM 的指示，讓 Agent 能跨對話維持使用者相關情境。

使用範例

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

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

建構函式參數

options:

Options

工作記憶體處理器的設定選項

Options

storage:

MemoryStorage

用來擷取工作記憶體資料的儲存執行個體

template?:

WorkingMemoryTemplate

定義工作記憶體格式與結構的範本

WorkingMemoryTemplate

format:

'markdown' | 'json'

工作記憶體內容的格式

content:

string

定義工作記憶體資料結構的範本內容

scope?:

'thread' | 'resource'

工作記憶體的範圍。'thread' 限定為目前對話串；'resource' 會在該資源的所有對話串間共用

useVNext?:

boolean

使用改良指引的下一代指示格式

readOnly?:

boolean

設為 true 時，工作記憶體會作為唯讀情境提供。資料會注入對話，但不會包含 updateWorkingMemory Tool 或更新指示。適合只應參照工作記憶體、不應加以修改的 Agent。

templateProvider?:

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

用於在執行階段解析範本的動態範本 Provider

logger?:

IMastraLogger

選用的結構化記錄器執行個體

回傳值

id:

string

設為 'working-memory' 的處理器識別碼

name:

string

設為 'WorkingMemory' 的處理器顯示名稱

defaultWorkingMemoryTemplate:

string

未提供自訂範本時使用的預設 markdown 範本

processInput:

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

擷取工作記憶體，並將它作為系統訊息加入訊息清單

延伸使用範例

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 })],
})

JSON 格式範例

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' },
      },
    }),
  },
})

行為

輸入處理

1. 從請求情境擷取 threadId 和 resourceId
2. 依範圍從下列其中一處擷取工作記憶體：
   • 對話串中繼資料（scope: 'thread'）
   • 資源記錄（scope: 'resource'）
3. 解析範本（來源可以是 Provider、選項或預設值）
4. 依模式產生系統指示：
   • 一般模式：包含儲存／更新資訊的指引、範本結構與目前資料
   • 唯讀模式（readOnly: true）：只包含目前資料作為情境，不包含更新指示
5. 將指示作為帶有 source: 'memory' 標記的系統訊息加入

更新工作記憶體

工作記憶體是透過 Memory 類別提供的 updateWorkingMemory Tool 更新，而非透過此處理器。此處理器只負責將目前的工作記憶體狀態注入對話。

預設範本

若未提供範本，處理器會使用預設 markdown 範本，包含下列欄位：

• 名字、姓氏
• 地點、職業
• 興趣、目標
• 事件、事實、專案

相關資源

• 防護欄