🚀 MemGPT 示例项目
本项目是一个概念验证实现，对 MemGPT 研究论文中的概念进行了简化和缩略实现。它以代理形式呈现，展示了如何将其集成为简单的 REST 服务，或是作为 MCP 服务器使用。
🚀 快速开始
此项目借助 Spring Boot 和 Spring AI 实现了 MemGPT 的概念，并通过简单的 REST 接口和 MCP 服务器来对外提供其功能。此外，项目还包含一个基于命令行的 ChatBot 应用程序，可将其与 REST 或 MCP 接口集成。
✨ 主要特性
- 本项目由多个子项目构成，各有其独特功能：
- core - agent：定义并实现 MemGPT 接口，包含配置 API。
- restful - agent - app：围绕代理构建的包装服务，通过简单 REST 接口暴露功能。
- memgpt - mcp - server：围绕代理构建的包装服务，作为 MCP 服务器暴露功能。
- simple - chat - bot - app：基于命令行的聊天应用程序，可通过 REST 或 MCP 接口与代理通信。
📦 安装指南
先决条件
- Java 17 或更高版本
- Gradle
- OpenAI API 密钥
🔧 技术细节
核心代理
核心代理是包含 MemGPT 接口和实现的组件，负责维护代理的配置和状态，涵盖内容如下：
- 系统提示
- 工具
- 核心内存
- 归档内存
- 消息持久化（包括上下文窗口之外的消息）
它还承担核心代理功能，包括但不限于：
- 消息编译
- LLM 通信
- 工具调用
- 内存管理（包括上下文窗口自我编辑）
- 消息检索和归档
- 消息摘要
从外部来看，代理通过以下三个主要接口暴露其功能：
- AgentManager：配置和维护代理实例。
- AgentLoader：创建代理实例。
- Agent：定义核心代理聊天功能。
运行应用程序
简单聊天机器人应用程序与 restful - agent - app 或 memgpt - mcp - server 通信。您需要选择聊天机器人应用程序使用的服务器应用程序，配置并运行该应用程序。然后将 ChatBot 应用程序配置为使用所选的服务器应用程序，并运行它。
服务器应用程序
无论是 MCP 服务器还是 REST 服务器，都负责处理上下文窗口和代理逻辑。以下是两种主要实现：
- MCP 服务器（基于 REST）
- 实现
ModelContextProtocol接口 - 提供
/api/v1/chat/completions端点 - 支持与 OpenAI 的 API 兼容性
- 运行命令：
- 实现
./gradlew :memgpt - mcp - server:run
- 启动后，默认在 `http://localhost:8080` 上运行，可通过配置文件修改端口和其他设置。
- REST 服务器
- 实现
ChatMessageStore和ChatContext - 提供基于 REST 的接口用于管理聊天会话和上下文
- 运行命令：
- 实现
./gradlew :restful - agent - app:run
- 启动后，默认在 `http://localhost:9090` 上运行，提供 REST 接口用于代理管理。
运行 ChatBot 应用程序
- 构建应用程序
./gradlew :simple - chat - bot - app:build
- 运行 ChatBot 应用程序
java - jar ./simple - chat - bot - app/build/libs/simple - chat - bot - app - 0.0.1 - SNAPSHOT.jar
- 启动后，会提示输入用户 ID，用户 ID 用于标识聊天会话，可以是任意字符串。
通过以上步骤，您可以轻松运行 MemGPT 示例项目，并体验其功能和集成方式。