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Agent 记忆

Agent 会积累自己的事实——它学到了什么、应当如何表现。这些事实挂在 Agent 上，在工作空间内用它的 agent id 读取：
您可以列出、读取、添加、更新和遗忘这些事实，查看它们的变更历史，并审查和解决它们之间的冲突——详见 Agent 事实和 Agent 记忆冲突。请用 agent id 访问：Actor 端点不接受 Agent。Agent 事实与其他范围的关系见记忆。 Agent 是 MemoryLake 中可配置的 AI Agent 定义。每个 agent 包含模型、系统提示词、能力和执行策略。创建 agent 时，MemoryLake 会自动为其生成一个 Actor 身份 — 因为 actor 是记忆的主体，agent 也需要像人类用户一样积累知识。

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核心概念

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版本管理

Agent 的配置是版本化的。当你修改模型、系统提示词或策略时，你创建一个新版本而非修改现有配置。这让你拥有配置历史和回滚能力。 身份字段（名称、描述、元数据）通过更新 Agent 直接修改 — 不会创建新版本。

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工作空间绑定

Agent 全局创建后，绑定到特定工作空间。Agent 只能在其绑定的工作空间内运作。

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复制

复制 Agent 会把源 Agent 的最新版本复制成一个新的、相互独立的 Agent，并为它生成自己的 Actor。副本从版本 1 开始，不带源 Agent 的版本历史、metadata、工作空间绑定和记忆。

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A2A 协议

MemoryLake agent 可通过标准的 A2A（Agent 对 Agent）协议访问。使用任何 A2A 兼容客户端向 agent 发送消息，通过 MemoryLake 的 metadata.memorylake 扩展提供记忆上下文（actor 身份、项目绑定、模型覆盖）。

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端点