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# 八仙记忆银行文档 (Cloudflare AutoRAG)
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每个八仙智能体都有一个专属的记忆空间，用于存储其在不同辩论主题下的记忆。这些记忆通过Cloudflare Vectorize进行向量索引，并利用Workers AI进行语义检索。
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## 记忆类型
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1. **对话记忆 (conversation)**: 智能体在特定辩论中的发言和互动记录。
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2. **偏好记忆 (preference)**: 智能体的投资偏好、分析方法和决策倾向。
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3. **知识记忆 (knowledge)**: 智能体掌握的金融知识、市场信息和分析模型。
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4. **策略记忆 (strategy)**: 智能体在辩论中使用的论证策略和战术。
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## 八仙记忆空间列表
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- **铁拐李 (tieguaili)**
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- 标识符: `cf_memory_tieguaili`
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- 特点: 擅长技术分析和风险控制
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- **汉钟离 (hanzhongli)**
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- 标识符: `cf_memory_hanzhongli`
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- 特点: 注重基本面分析和长期价值
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- **张果老 (zhangguolao)**
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- 标识符: `cf_memory_zhangguolao`
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- 特点: 擅长宏观趋势分析和周期判断
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- **蓝采和 (lancaihe)**
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- 标识符: `cf_memory_lancaihe`
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- 特点: 关注市场情绪和资金流向
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- **何仙姑 (hexiangu)**
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- 标识符: `cf_memory_hexiangu`
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- 特点: 精于财务数据分析和估值模型
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- **吕洞宾 (lvdongbin)**
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- 标识符: `cf_memory_lvdongbin`
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- 特点: 善于多维度综合分析和创新策略
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- **韩湘子 (hanxiangzi)**
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- 标识符: `cf_memory_hanxiangzi`
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- 特点: 擅长行业比较和相对价值分析
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- **曹国舅 (caoguojiu)**
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- 标识符: `cf_memory_caoguojiu`
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- 特点: 注重合规性、社会责任和ESG因素
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## 使用方法
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```python
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from src.jixia.memory.factory import get_memory_backend
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# 获取记忆后端 (自动根据环境变量选择)
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memory_bank = get_memory_backend(prefer="cloudflare")
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# 为吕洞宾添加偏好记忆
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await memory_bank.add_memory(
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agent_name="lvdongbin",
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content="倾向于使用DCF模型评估科技股的内在价值",
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memory_type="preference",
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debate_topic="TSLA投资分析"
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)
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# 搜索吕洞宾关于TSLA的记忆
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memories = await memory_bank.search_memories(
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agent_name="lvdongbin",
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query="TSLA",
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memory_type="preference"
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)
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# 获取上下文
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context = await memory_bank.get_agent_context("lvdongbin", "TSLA投资分析")
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```
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## Cloudflare配置说明
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要使用Cloudflare AutoRAG作为记忆后端，需要配置以下环境变量：
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- `CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID`: Cloudflare账户ID
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- `CLOUDFLARE_API_TOKEN`: Cloudflare API令牌 (需要Vectorize和Workers AI权限)
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- `JIXIA_MEMORY_BACKEND`: 设置为 `cloudflare`
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系统默认使用以下配置：
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- Vectorize索引: `autorag-shy-cherry-f1fb`
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- 嵌入模型: `@cf/baai/bge-m3`
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- AutoRAG域名: `autorag.seekkey.tech`
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*此文档由系统自动生成和维护* |