Zep Cloud 长期记忆功能集成实战指南
在构建智能对话系统时,记忆是一个至关重要的能力。如果 AI 助手每次都从零开始对话,无法记住用户的历史偏好、兴趣和上下文,就很难被认为是「智能」的。
Zep 正是为了解决这一问题的工具,它提供了**长期记忆(long-term memory)**的能力,让 AI 可以像人类一样,在多轮交互中逐渐形成对用户的理解。
我们通过示例代码来演示如何快速上手 Zep 的长期记忆功能。
环境搭建
使用 Zep 之前,需要先获取 API Key,访问 Zep - AI Memory for Applications 进行申请,并通过环境变量配置:
from dotenv import load_dotenv
import os
# 加载 .env 文件
load_dotenv(override=True)
# 获取 ZEP API Key
ZEP_API_KEY = os.getenv("ZEP_API_KEY")
安装依赖:
pip install python-dotenv zep-cloud
然后通过 Zep 客户端与 Zep 服务交互:
from zep_cloud.client import Zep
client = Zep(api_key=ZEP_API_KEY)
核心概念:用户与会话
在长期记忆中,**用户(User)**是最核心的对象。Zep 提供了用户的增删改查功能,比如添加新用户:
def add_user(user_id, email, first_name, last_name):
"""添加一个新用户"""
user = client.user.add(
user_id=user_id,
email=email,
first_name=first_name,
last_name=last_name,
)
print(f"✅ 用户 {user_id} 已创建:", user)
return user
Thread 可以理解为某个用户与 AI 的对话会话,它是记忆的载体。我们可以为用户创建一个新的对话线程:
import uuid
def create_thread(user_id):
"""为用户创建新的对话线程"""
thread_id = uuid.uuid4().hex
client.thread.create(thread_id=thread_id, user_id=user_id)
(, thread_id)
thread_id

