Agno通过memory模块实现智能体的会话状态持久化，具体操作包含三个关键步骤：
- Basic Configuration：创建Agent时不需特殊参数，默认启用SQLite存储会话状态。如需自定义存储后端，可传入
memory=CustomMemoryParameters. - 上下文保存：所有对话内容自动记录，典型案例中用户说”我叫张三”会被持久化存储，后续询问”我叫什么名字？”时能准确回忆。
- 记忆检索：支持基于时间戳、关键词等条件的记忆查询，例如
agent.memory.search("用户名")可查找相关记忆片段。
开发示例：agent = Agent(
model=OpenAIChat(id="gpt-4o"),
description="记忆助手",
markdown=True
)
agent.print_response("记住我讨厌菠菜", stream=True)
agent.print_response("我不吃什么蔬菜？", stream=True)
该案例展示了跨对话轮次的记忆保持能力。底层采用LRU缓存+持久化存储的双层架构，平衡了性能与记忆容量需求。
This answer comes from the articleAgno: A framework for building multimodal intelligences with memory, knowledge and toolsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何在Agno中实现智能体的长期记忆功能？
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