怎么搞一个间隔1分钟循环的vlm带记忆的agent-洪萨配资

基于AgentScope框架，你可以创建一个带有长期记忆功能的定时循环Agent。不过需要说明的是，当前代码库中没有直接的VLM（视觉语言模型）实现，你需要自己集成视觉处理功能。

基本实现方案

1. 创建带长期记忆的ReActAgent

fromagentscope.agentimportReActAgentfromagentscope.memoryimportMem0LongTermMemory,InMemoryMemoryfromagentscope.modelimportDashScopeChatModelfromagentscope.formatterimportDashScopeChatFormatterfromagentscope.embeddingimportDashScopeTextEmbeddingfromagentscope.toolimportToolkitimportosimportasyncioimporttime# 创建长期记忆实例long_term_memory=Mem0LongTermMemory(agent_name="VLM_Agent",user_name="user_001",model=DashScopeChatModel(model_name="qwen-max-latest",api_key=os.environ.get("DASHSCOPE_API_KEY"),stream=False,),embedding_model=DashScopeTextEmbedding(model_name="text-embedding-v2",api_key=os.environ.get("DASHSCOPE_API_KEY"),),on_disk=False,)# 创建带记忆的Agentagent=ReActAgent(name="VLM_Agent",sys_prompt="你是一个具有视觉处理能力和长期记忆的助手。",model=DashScopeChatModel(model_name="qwen-max-latest",api_key=os.environ.get("DASHSCOPE_API_KEY"),),formatter=DashScopeChatFormatter(),toolkit=Toolkit(),memory=InMemoryMemory(),long_term_memory=long_term_memory,long_term_memory_mode="agent_control",# 让agent自主管理记忆)

2. 添加定时循环机制

asyncdefperiodic_vlm_agent():"""每分钟执行一次的VLM Agent循环"""whileTrue:try:# 这里添加你的VLM处理逻辑# 例如：获取图像、分析、记录到记忆等# 模拟VLM任务task_msg=Msg(name="system",content="执行定时视觉分析任务",role="user")# 执行agent任务response=awaitagent(task_msg)print(f"Agent响应:{response.get_text_content()}")# 等待1分钟awaitasyncio.sleep(60)exceptExceptionase:print(f"执行出错:{e}")awaitasyncio.sleep(60)# 启动定时循环asyncio.run(periodic_vlm_agent())

3. 集成VLM功能（需要自定义实现）

由于当前代码库没有VLM实现，你需要创建自定义工具：

defanalyze_image(image_path:str)->str:"""分析图像内容的自定义工具"""# 这里集成你的VLM模型# 例如调用OpenAI GPT-4V、Google Gemini Vision等return"图像分析结果"# 注册到工具包toolkit=Toolkit()toolkit.register_tool_function(analyze_image)

关键组件说明

长期记忆配置

Mem0LongTermMemory提供基于向量的长期记忆存储 1
agent_control模式让Agent通过工具调用自主管理记忆 2

ReActAgent记忆管理

Agent会在每次回复时自动检索相关记忆 3
支持记忆压缩功能，防止记忆无限增长 4

注意事项

VLM集成：需要额外实现视觉处理工具，可以调用外部API如GPT-4V、Gemini Vision等
资源管理：定时循环要注意内存和API调用限制
记忆持久化：设置on_disk=True可以持久化记忆到磁盘
错误处理：添加适当的异常处理确保循环稳定运行

Notes

当前AgentScope框架主要专注于文本对话Agent，VLM功能需要自定义实现
长期记忆支持Mem0和ReMe两种实现，可根据需求选择
定时循环建议在生产环境中使用更完善的任务调度系统如Celery或APScheduler

Wiki pages you might want to explore:

Quick Start: Building Your First Agent (agentscope-ai/agentscope)
Message System and Formatting (agentscope-ai/agentscope)

Citations

File:src/agentscope/memory/_long_term_memory/_mem0/_mem0_long_term_memory.py (L72-139)

classMem0LongTermMemory(LongTermMemoryBase):"""A class that implements the LongTermMemoryBase interface using mem0."""def__init__(self,agent_name:str|None=None,user_name:str|None=None,run_name:str|None=None,model:ChatModelBase|None=None,embedding_model:EmbeddingModelBase|None=None,vector_store_config:VectorStoreConfig|None=None,mem0_config:MemoryConfig|None=None,default_memory_type:str|None=None,**kwargs:Any,)->None:"""Initialize the Mem0LongTermMemory instance Args: agent_name (`str | None`, optional): The name of the agent. Default is None. user_name (`str | None`, optional): The name of the user. Default is None. run_name (`str | None`, optional): The name of the run/session. Default is None. .. note:: 1. At least one of `agent_name`, `user_name`, or `run_name` is required. 2. During memory recording, these parameters become metadata for the stored memories. 3. **Important**: mem0 will extract memories from messages containing role of "user" by default. If you want to extract memories from messages containing role of "assistant", you need to provide `agent_name`. 4. During memory retrieval, only memories with matching metadata values will be returned. model (`ChatModelBase | None`, optional): The chat model to use for the long-term memory. If mem0_config is provided, this will override the LLM configuration. If mem0_config is None, this is required. embedding_model (`EmbeddingModelBase | None`, optional): The embedding model to use for the long-term memory. If mem0_config is provided, this will override the embedder configuration. If mem0_config is None, this is required. vector_store_config (`VectorStoreConfig | None`, optional): The vector store config to use for the long-term memory. If mem0_config is provided, this will override the vector store configuration. If mem0_config is None and this is not provided, defaults to Qdrant with on_disk=True. mem0_config (`MemoryConfig | None`, optional): The mem0 config to use for the long-term memory. If provided, individual model/embedding_model/vector_store_config parameters will override the corresponding configurations in mem0_config. If None, a new MemoryConfig will be created using the provided parameters. default_memory_type (`str | None`, optional): The type of memory to use. Default is None, to create a semantic memory. Raises: `ValueError`: If `mem0_config` is None and either `model` or `embedding_model` is None. """super().__init__()

File:docs/tutorial/zh_CN/src/task_long_term_memory.py (L78-103)

# 与 ReAct 智能体集成# ----------------------------------------# AgentScope 中的 ``ReActAgent`` 在构造函数中包含 ``long_term_memory`` 和 ``long_term_memory_mode`` 两个参数，# 其中 ``long_term_memory`` 用于指定长期记忆实例，``long_term_memory_mode`` 的取值为 ``"agent_control"``, ``"static_control"`` 或 ``"both"``。## 当 ``long_term_memory_mode`` 设置为 ``"agent_control"`` 或 ``both`` 时，在 ``ReActAgent`` 的构造函数中将# 注册两个工具函数：``record_to_memory`` 和 ``retrieve_from_memory``。# 从而使智能体能够自主的管理长期记忆。## .. note:: 为了达到最好的效果，``"agent_control"`` 模式可能还需要在系统提示（system prompt）中添加相应的说明。## 创建带有长期记忆的 ReAct 智能体agent=ReActAgent(name="Friday",sys_prompt="你是一个具有长期记忆功能的助手。",model=DashScopeChatModel(api_key=os.environ.get("DASHSCOPE_API_KEY"),model_name="qwen-max-latest",),formatter=DashScopeChatFormatter(),toolkit=Toolkit(),memory=InMemoryMemory(),long_term_memory=long_term_memory,long_term_memory_mode="static_control",# 使用 static_control 模式)

File:src/agentscope/agent/_react_agent.py (L870-894)

asyncdef_retrieve_from_long_term_memory(self,msg:Msg|list[Msg]|None,)->None:"""Insert the retrieved information from the long-term memory into the short-term memory as a Msg object. Args: msg (`Msg | list[Msg] | None`): The input message to the agent. """ifself._static_controlandmsg:# Retrieve information from the long-term memory if availableretrieved_info=awaitself.long_term_memory.retrieve(msg)ifretrieved_info:retrieved_msg=Msg(name="long_term_memory",content="<long_term_memory>The content below are ""retrieved from long-term memory, which maybe "f"useful:\n{retrieved_info}</long_term_memory>",role="user",)ifself.print_hint_msg:awaitself.print(retrieved_msg,True)awaitself.memory.add(retrieved_msg)

File:docs/tutorial/zh_CN/src/task_agent.py (L129-158)

# compression_config=ReActAgent.CompressionConfig(# enable=True,# agent_token_counter=CharTokenCounter(), # 智能体的 token 计数器# trigger_threshold=10000, # 超过 10000 个 token 时触发压缩# keep_recent=3, # 保持最近 3 条消息不被压缩# ),# )## 启用记忆压缩后，智能体会监控其记忆中的 token 数量。# 一旦超过 ``trigger_threshold``，智能体会自动：## 1. 识别尚未被压缩的消息（通过 ``exclude_mark``）# 2. 保持最近 ``keep_recent`` 条消息不被压缩（以保留最近的上下文）# 3. 将较早的消息发送给 LLM 生成结构化摘要# 4. 使用 ``MemoryMark.COMPRESSED`` 标记已压缩的消息（通过 ``update_messages_mark``）# 5. 将摘要存储在记忆中（通过 ``update_compressed_summary``）## .. important:: 压缩采用**标记机制**而非替换消息。旧消息被标记为已压缩，并通过 ``exclude_mark=MemoryMark.COMPRESSED`` 在后续检索中被排除，而生成的摘要则单独存储，在需要时检索。这种方式保留了原始消息，允许灵活的记忆管理。关于标记功能的更多详情，请参考 :ref:`memory`。## 默认情况下，压缩摘要被结构化为五个关键字段：## - **task_overview**：用户的核心请求和成功标准# - **current_state**：到目前为止已完成的工作，包括文件和输出# - **important_discoveries**：技术约束、决策、错误和失败的尝试# - **next_steps**：完成任务所需的具体操作# - **context_to_preserve**：用户偏好、领域细节和做出的承诺## **自定义压缩**## 可以通过指定 ``summary_schema``、``summary_template`` 和 ``compression_prompt`` 参数来自定义压缩的工作方式。