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Jan 20, 2026
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直接用 OpenAI SDK + Redis 实现“可持久化的对话记忆”，并在对话变长时自动做摘要压缩，同时支持 Function Calling（工具调用）。[1]
核心思路
• 用 Redis 存储每个
session_id 的对话消息，做到进程重启后仍能恢复上下文。
• 当消息数或粗略 token 数超过阈值时，把较早的对话生成一段摘要，摘要单独存 Redis；同时只保留最近几条原始消息，形成“摘要 + 最近消息”的结构。
主要模块
1. OpenAIRedisMemoryManager（记忆管理器）
◦ 负责：存消息、读消息、估算 token、触发摘要、保存摘要、TTL 过期、清空会话等。[1]
2. OpenAIFunctionCallingAgent（Agent 封装）
◦ 负责：加载历史（可包含摘要作为 system message）→ 追加用户输入 → 调 OpenAI Chat Completions → 若模型返回 tool_calls 则执行本地函数并把结果以 tool 角色回写 → 循环直到拿到最终回复 → 最后把消息写回 Redis（可能触发摘要）。[1]
3. 工具定义与映射
◦ 按 OpenAI Function Calling 格式声明工具（如 search_web、calculate、get_price），并提供对应的本地函数实现与映射表。[1]
文章强调的优点
• 更轻量：不依赖 LangChain。[1]
• 更可控：对消息结构、摘要策略、存储键、TTL、保留最近消息数等完全可定制。[1]
• 更易调试：流程清晰，组件边界明确。tags
人工智能
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