Utilice el servicio de memoria independiente.

Crea un proyecto que solo utilice memoria.

Ejecuta el siguiente comando para generar un proyecto que solo utilice memoria. Reemplaza "My Project" con el nombre de tu proyecto.

agentengine create --memory-only --name "My Project"

El comando genera un directorio de proyecto que contiene solo un archivo project-config.yaml, sin ningún archivo agent.yaml ni espacio de trabajo.

Crea y selecciona el proyecto en la plataforma.

1. Ejecute el siguiente comando para registrar el proyecto. El comando imprimirá el nuevo ID del proyecto:

   agentengine project create "My Project"

2. Seleccione el nuevo proyecto como activo. Reemplace <project-id> con el ID del proyecto impreso por el comando anterior:

   agentengine auth login --project-id <project-id>

Configurar los ajustes de memoria.

1. Abra el archivo project-config.yaml y configure sus nombres secretos y el proveedor de extracción en el bloque memory:.

2. Ejecute los siguientes comandos para configurar los secretos necesarios para su proyecto:

   agentengine secret set MONGODB_URI --value "<value>" --project-id <project-id>
   agentengine secret set VOYAGE_API_KEY --value "<value>" --project-id <project-id>
   agentengine secret set ANTHROPIC_API_KEY --value "<value>" --project-id <project-id>

   Reemplace los siguientes valores de marcador de posición:

   • <value>: Valor del secreto.

     • MONGODB_URI: Cadena de conexión de su clúster Atlas.

     • VOYAGE_API_KEY: Tu clave de IA de viaje.

     • ANTHROPIC_API_KEY: Su clave de proveedor de LLM.

   • <project-id>: ID del objeto del proyecto devuelto por el comando agentengine project create. Este indicador es necesario porque el flujo de trabajo que solo utiliza memoria no incluye un archivo agents.yaml.

   Si utiliza un proveedor de LLM diferente, sustituya ANTHROPIC_API_KEY por el nombre de la clave correspondiente.

3. Almacenar la configuración de memoria:

   agentengine memory configure

Configurar el servidor de memoria.

Inicie el entorno de ejecución de memoria y espere hasta que esté listo:

agentengine memory apply --wait

Cree una cuenta de servicio y obtenga un token de acceso.

1. Ejecute el siguiente comando para crear una cuenta de servicio para el proyecto:

   agentengine service-account create memory-service --project-id <project-id> --role PROJECT_OWNER

   Sustituya el marcador de posición <project-id> por el ID de su proyecto. Guarde el ID de cliente y el secreto de cliente que aparecen en la salida del comando. El motor del agente Atlas muestra el secreto de cliente solo una vez.

2. Ejecute el siguiente comando para intercambiar el ID de cliente y el secreto de cliente por un token de acceso:

   export ACCESS_TOKEN=$(curl --fail-with-body --silent --show-error \
     --user <client-id> \
     --data grant_type=client_credentials \
     "https://agentengine.mongodb.com/api/v1/oauth/token" | jq -er .access_token)

   Reemplace el marcador de posición <client-id> con su ID de cliente. curl solicita el secreto del cliente sin mostrarlo.

   Tip

   El token de acceso es válido durante una hora. Solicite un nuevo token antes de que caduque el actual.

Instala el SDK de Python.

Instale el paquete agent-engine-sdk-memory desde el registro privado de la plataforma, utilizando el token de acceso que exportó en el paso anterior:

pip install agent-engine-sdk-memory \
  --extra-index-url "https://ignore:$ACCESS_TOKEN@agentengine.mongodb.com/api/v1/packages/python/simple"

uv pip install agent-engine-sdk-memory \
  --extra-index-url "https://ignore:$ACCESS_TOKEN@agentengine.mongodb.com/api/v1/packages/python/simple"

La URL utiliza el formato username:password. ignore es un nombre de usuario de marcador de posición, ya que el registro se autentica utilizando únicamente el token de acceso en el campo de contraseña. $ACCESS_TOKEN se resuelve al token de acceso que exportó en el paso anterior.

Registra y recupera el contexto de la conversación.

En tu aplicación, agrega el siguiente código para crear un cliente, vincular una identidad de usuario, registrar los turnos a medida que ocurren y recuperar el contexto relevante en conversaciones posteriores:

from agent_engine_sdk_memory import (
    Memory,
    MemoryRequestContext,
)
# Create the client using your access token.
memory = Memory(service_account_token="<your-access-token>")
# Bind the user and session for this conversation.
chat = memory.bind(
    MemoryRequestContext(
        user_id="user_1",
        session_id="thread_123",
    )
)
# Record turns as they happen.
chat.record_turn(
    role="user",
    content="I always fly out of Boston.",
)
chat.record_turn(
    role="assistant",
    content="Got it, Boston is saved as your home airport.",
)
# In a later conversation, recall what matters.
later = memory.bind(
    MemoryRequestContext(
        user_id="user_1",
        session_id="thread_456",
    )
)
context = later.build_context(
    query="Where should the flight book from?"
)
hits = later.search("home airport", top_k=5)

Impulsar un proyecto de memoria local.

Ejecute el siguiente comando para generar un proyecto que solo utilice memoria para el desarrollo local. Reemplace "My Project" con el nombre de su proyecto:

agentengine create --memory-only --name "My Project"

El comando escribe un archivo project-config.yaml que establece memory_only en true y especifica el esquema de configuración de memoria.

Este comando no genera un archivo agent.yaml, un directorio agents/ ni código de ejecución del agente. No se puede combinar la bandera --memory-only con las banderas --template, --llm, --memory o --open-egress.

Configura las variables de entorno.

Crea un archivo .env en el directorio de tu proyecto y, a continuación, configura las siguientes variables en dicho archivo:

• VOYAGE_API_KEY: Requerido para las incrustaciones de Voyage AI

• Clave del proveedor LLM, como ANTHROPIC_API_KEY: Requerida si la extracción en segundo plano está habilitada en project-config.yaml.

No es necesario configurar la variable MONGODB_URI. El comando agentengine dev up aprovisiona y se conecta automáticamente al contenedor local de MongoDB incluido. Si prefiere usar una instancia externa de MongoDB, configure esta variable.

Inicie la pila local.

Desde el directorio del proyecto, ejecute el siguiente comando para iniciar la pila de memoria local:

agentengine dev up

Para un proyecto que solo utiliza memoria, este comando inicia únicamente los siguientes contenedores:

• mongodb: Una instancia local de MongoDB compatible con Atlas

• memory-server: El servicio de tiempo de ejecución de memoria

• oe: El proxy del motor de orquestación local al que se conecta el SDK a través de

La salida del comando incluye las URL de los servicios locales oe y memory-server. Copie la URL oe para usarla en un paso posterior.

Utilice los siguientes comandos para administrar la pila local:

Instala el paquete agentic-platform-memory.

Ejecute el siguiente comando para instalar el paquete agentic-platform-memory:

pip install agentic-platform-memory

Conecte el SDK a la pila local.

Navegue hasta el directorio de su aplicación Python. Este directorio puede ser diferente del directorio del proyecto que creó en el primer paso.

Luego, conéctese a la pila local agregando el siguiente código a su aplicación. Reemplace http://localhost:<oe-port> con la URL que copió de la salida del comando agentengine dev up.

from agentic_platform_memory import Memory, MemoryRequestContext
# Set the base_url to the local oe URL printed by "agentengine dev up".
memory = Memory(base_url="http://localhost:<oe-port>")
# Bind conversation identity.
session = memory.bind(
    MemoryRequestContext(
        user_id="user_123",
        session_id="session_456",
    )
)
# Record a turn.
session.record_turn(role="user", content="I prefer window seats on flights.")
# Build context.
context = session.build_context(
    query="What seat preferences are known?",
    enabled_sources={"stm", "semantic", "episodic"},
)
print(context.formatted_context)