接口定义
本接口
search_records()用于根据关键词语义与策略类型检索相关的长期记忆。def search_records(self,actor_id: Optional[str] = None,session_id: Optional[str] = None,query: Optional[str] = None,type: Optional[str] = None,limit: Optional[int] = None,enable_rerank: Optional[bool] = None,) -> Dict[str, Any]:
使用示例
import jsonsearch_records = client.search_records(actor_id="user-sdk-test",query="美食",type="episodic",)print(json.dumps(search_records, ensure_ascii=False))
入参描述
参数 | 是否必选 | 参数含义 | 配置方法及要求 |
actor_id | 否 | 指定搜索 Record 用户的唯一标识 ID。 | 数据类型：String。 长度限制：[1,128]。 字符规则：任意字符。 |
session_id | 否 | 指定查询 Record 的 Session ID。 | |
query | 否 | 指定搜索的关键词，用于匹配记录内容。 | 数据类型：String。 长度限制：无。 字符规则：任意字符。 |
type | 否 | 指定 Record 策略类型。 | 数据类型：String。 默认采用以下 persona 和 episodic 策略配置。 说明： 若不配置该参数，默认启用"全选"，召回所有策略类型的 Record。 persona：画像记忆。持久化存储用户画像、社交关系与偏好特征，支撑跨会话的个性化服务与身份一致性。 episodic：事件记忆。自动提取并时序化存储用户行为、决策与经历，构建交互编年史。支撑对话里程碑回溯，实现基于历史事实的主动服务。 支持用户自定义其他策略方案。登录 Memory 智能体控制台，在 Memory 详情页面的长期记忆策略区域，复制自定义的策略。具体信息，请参见 查看 Memory。 |
limit | 否 | 指定返回的 Record 数量。 | 数据类型：integer，正整数。 取值范围：1～100。 默认值：10。 |
enable_rerank | 否 | 指定是否启用 LLM 重排序。 | 数据类型：Boolean。 取值范围：True（启用）、False（不启用）。 默认值：True。 |
出参描述
执行成功，输出如下信息。
{"records": [{"record_id": "mem_e607197e********","record_content": "基于您喜欢安静和美食的偏好，我为您优化了行程，避开了团队游客扎堆的景点，专注于幽静的体验和地道的风味。\\n\\n第一天：避世西湖\\n清晨漫步杨公堤与茅家埠，享受静谧湖景。午餐在老字号「奎元馆」吃虾爆鳝面。下午乘船访三潭印月，傍晚在湖边茶社小坐。晚餐去本地人爱的胜利河美食街尝地道风味。\\n\\n第二天：禅意之路\\n一早探灵隐寺，然后沿幽静天竺路步行至法喜寺。午餐在「知竹」吃素面。下午深入云栖竹径看竹海。晚餐用「新丰小吃」的喉口馒头等市井味道收尾。\\n\\n第三天：水乡慢生活\\n全天在西溪湿地坐摇橹船，深入芦苇荡享受宁静。午后往文艺的小河直街，在运河畔的咖啡馆小坐休憩，结束旅程。","type": "episodic","updated_time": "","activity_start_time": "2025-12-01T00:00:00Z","activity_end_time": "2025-12-03T23:59:59Z","scene_name": "我（AI）在和用户做杭州三日休闲旅行规划，包含安静路线、美食体验及住宿安排","event_id": "event-724c5fe6********"},{"record_id": "mem_0230efad********","record_content": "太好了，酒店要带健身房，另外我对花生严重过敏，预订餐厅时请务必注意。","type": "episodic","updated_time": "","activity_start_time": "2025-12-01T10:00:05Z","activity_end_time": "2025-12-01T10:00:05Z","scene_name": "我（AI）在和用户做杭州三日休闲旅行规划，包含安静路线、美食体验及住宿安排","event_id": "event-2855d62a********"},{"record_id": "mem_2c33235c********","record_content": "好的，已完全了解您的需求（偏好安静人少、喜爱美食、酒店需带健身房、对花生严重过敏）。为您精选的酒店（带健身房）：\\n\\n西湖庐驿精品酒店：位于西湖区，设计静谧，配备健身房，且远离闹市，符合您对安静的需求。\\n\\n杭州西溪紫金港希尔顿逸林酒店：靠近西溪湿地，设施完善，健身房专业，适合在第三天安排湿地行程时入住。","type": "episodic","updated_time": "","activity_start_time": "2025-12-01T10:00:05Z","activity_end_time": "2025-12-01T10:00:05Z","scene_name": "我（AI）在和用户做杭州三日休闲旅行规划，包含安静路线、美食体验及住宿安排","event_id": "event-63fb98fa********"}],"total_count": 3}
参数 | 子参数 | 参数含义 |
records | record_id | 长期记忆 ID，唯一标识该记录的标识符。 |
| record_content | 记录内容，描述 Record 记忆的实际信息。 |
| type | Record 策略类型。默认支持如下策略，可自定义其他策略。 persona：画像记忆。持久化存储用户画像、社交关系与偏好特征，支撑跨会话的个性化服务与身份一致性。 episodic：事件记忆。自动提取并时序化存储用户行为、决策与经历，构建交互编年史。支撑对话里程碑回溯，实现基于历史事实的主动服务。 |
| activity_start_time | 活动/事件的开始时间，表示与记录内容相关活动开始的时间戳。 |
| activity_end_time | 活动/事件的结束时间，表示与记录内容相关活动结束的时间戳。 |
| updated_time | Record 最后一次更新时间。 |
| scene_name | 情境概述，补充记忆抽取时的背景。 |
| event_id | 生成 Record 的事件 ID。 |
total_count | - | 符合查询条件的总 Record 数量。 |
