使用 MongoDB Atlas 的短期记忆

使用 MongoDBSaver 和 MongoDB Atlas 持久化智能体短期记忆。

短期记忆 允许您的智能体在单个线程或会话中记住之前的交互。本指南演示如何使用 MongoDB Atlas 作为持久化检查点后端。

MongoDB 将会话状态存储为集合中的文档，因此线程可以在进程重启和部署时恢复。

需要跨会话记忆信息？使用 使用 MongoDB Atlas 的长期记忆 来存储和检索跨不同线程和会话的数据。

设置

安装

npm

npm install @langchain/langgraph-checkpoint-mongodb mongodb

凭据

设置你的Atlas连接字符串：

export MONGODB_ATLAS_URI="your-atlas-connection-string"

若需自动追踪模型调用，请设置LangSmith API密钥：

export LANGSMITH_API_KEY="your-api-key"
export LANGSMITH_TRACING="true"

使用方法

创建一个MongoClient，构造MongoDBSaver，并调用setup()一次以创建索引。没有MongoDBSaver.fromConnString辅助工具。

import { createAgent, tool } from "langchain";
import { MongoDBSaver } from "@langchain/langgraph-checkpoint-mongodb";
import { MongoClient } from "mongodb";
import * as z from "zod";

const getUserInfo = tool(() => "No user profile on file.", {
  name: "get_user_info",
  description: "Look up information about the current user.",
  schema: z.object({}),
});

const MONGODB_ATLAS_URI = process.env.MONGODB_ATLAS_URI;
if (!MONGODB_ATLAS_URI) {
  throw new Error("MONGODB_ATLAS_URI is required");
}

const client = new MongoClient(MONGODB_ATLAS_URI);
const checkpointer = new MongoDBSaver({ client });
await checkpointer.setup();

const agent = createAgent({
  model: "anthropic:claude-sonnet-4-6",
  tools: [getUserInfo],
  checkpointer,
});

const threadConfig = { configurable: { thread_id: "1" } };
let result = await agent.invoke(
  { messages: [{ role: "user", content: "Hi! My name is Bob." }] },
  threadConfig,
);
console.log(result.messages.at(-1)?.content);

result = await agent.invoke(
  { messages: [{ role: "user", content: "What's my name?" }] },
  threadConfig,
);
console.log(result.messages.at(-1)?.content);

await client.close();

下一步骤

• 在短期记忆指南中自定义智能体状态、截断或总结历史记录，并从工具中访问记忆。需将相同的MongoDBSaver传递给checkpointer。
• 关于跨线程持久化，请参考使用MongoDB Atlas实现长期记忆。
• 查看包含其他后端支持的检查点库列表。

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官方原文：src/oss/javascript/integrations/memory/mongodb-short-term-memory.mdx · 非官方翻译，译文由 AI 生成，以英文原文为准。