MemoryLake
工程师与开发者多智能体系统的记忆后端

为多智能体系统提供一个可信赖的共享记忆后端

当每个代理保持自己的私有状态时,多智能体系统就会崩溃。计划被重复,事实冲突,交接失去上下文。MemoryLake 为多智能体系统提供一个共享的、结构化的记忆后端,具有冲突解决和审计跟踪功能——使得一组代理表现得像一个连贯的团队。

Day 1当每个代理保持自己的私有状态时,多智能体系统就会崩溃。计划被重复,事实冲突,交接失去上下文。MemoryLake为多智能体系统提供一个共享的、结构化的记忆后端,具有冲突解决和审计跟踪功能——使得一组代理表现得像一个连贯的团队。Got it, I will remember.Day 7 — new sessionSame task again — can you keep the context?× Sure — what was the context again?(forgot every detail you taught it)+ MEMORYLAKE LAYERMemory auto-loaded每个团队一个记忆命名空间每个代理的访问范围自动冲突检测SESSION OUTPUTSame prompt, on-brand answerNo re-briefing required.

为多智能体系统提供一个可信赖的共享记忆后端

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问题:每个代理都有自己的记忆且不一致

规划代理了解用户的预算。研究代理有过时的数据。写作代理从未看到过这两者。交接变成了重新简报。没有共享记忆后端的多智能体系统常常从“协作”退化为“加剧混乱”。

MemoryLake 如何解决多智能体记忆问题

每个团队一个记忆命名空间

每个团队一个记忆命名空间

所有代理从同一结构化记忆中读取和写入。不再有平行现实。

MEMORY每个代理的访问范围

每个代理的访问范围

对每个代理可以读取或修改的记忆类型进行细粒度控制。规划者可以看到所有内容;写作代理只能看到标记为“准备输出”的事实。

MEMORY自动冲突检测

自动冲突检测

当两个代理记录相互矛盾的事实时,MemoryLake 会显示冲突并应用您的解决规则。

交接来源

交接来源

每个记忆条目跟踪哪个代理在何时为何写入。调试跨代理的故障不再是考古学。

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它是如何为多智能体系统工作的

  1. 连接 — 每个团队中的代理使用其角色范围的密钥进行身份验证。
  2. 结构 — 当代理工作时,每个事实、事件和反思都会带有作者元数据进入共享记忆。
  3. 重用 — 每个代理在推理时仅检索其角色范围内的记忆。

之前与之后:多智能体系统记忆

Without MemoryLakeWith MemoryLake
Planner hands off to researcherVerbal re-brief in the promptResearcher reads shared memory directly
Two agents log conflicting factsBoth passed downstreamConflict surfaced and resolved
Debugging a bad output"Which agent dropped the ball?"Provenance chain in audit log
Adding a new agent to the crewCustom prompt plumbingGrant memory scope, done

适用对象

运行多智能体系统进行研究、编码、客户操作或业务工作流的团队——在这些场景中,两个或更多代理需要在长时间范围内协作共享上下文。

相关场景

常见问题

两个代理可以同时更新相同的记忆吗?

可以。MemoryLake 处理并发写入,并使用您定义的冲突检测和解决规则。

如何跟踪代理身份?

每个代理使用其自己的范围 API 密钥。每个记忆条目记录写入代理的 ID、角色和时间戳。

这与 CrewAI、AutoGen 或 LangGraph 兼容吗?

可以。MemoryLake 提供的记忆后端接口可以集成到任何多智能体框架中。