Neo4j-Speicheranbieter

Der Neo4j-Speicheranbieter bietet Agent Framework-Agents beständigen Speicher, der von einem Wissensdiagramm unterstützt wird. Im Gegensatz zu RAG-Anbietern, die aus statischen Wissensdatenbanken Informationen abrufen, speichert der Memory-Anbieter Interaktionen mit Agenten und ruft diese ab, indem er automatisch Entitäten extrahiert und im Laufe der Zeit einen Wissensgraph erstellt.

Der Anbieter verwaltet drei Speichertypen:

  • Kurzfristiger Speicher: Aufgezeichnete Unterhaltungen und aktueller Kontext
  • Langzeitspeicher: Entitäten, Präferenzen und Fakten, die aus Interaktionen extrahiert werden
  • Reasoning memory: Vergangene Argumentationsspuren und Werkzeugnutzungsmuster

Gründe für die Verwendung von Neo4j für den Agent-Speicher?

  • de-DE: Wissensgraphpersistenz: Erinnerungen werden als verbundene Entitäten gespeichert, nicht als flache Datensätze, sodass der Agent über Beziehungen zwischen Dingen nachdenken kann, die er sich erinnert.
  • Automatische Entitätsextraktion: Unterhaltungen werden ohne manuelles Schemadesign in strukturierte Entitäten und Beziehungen analysiert.
  • Sitzungsübergreifende Erinnerung: Einstellungen, Fakten und Ablaufspuren bleiben sitzungsübergreifend verfügbar und werden automatisch über Kontextanbieter bereitgestellt.

Hinweis

Neo4j bietet zwei separate Integrationen für Agent Framework. Dieser Anbieter (neo4j-agent-memory) dient für beständigen Speicher – Speichern und Zurückrufen von Agentinteraktionen, Extrahieren von Entitäten und Erstellen eines Wissensdiagramms im Laufe der Zeit. Informationen zu GraphRAG aus einem vorhandenen Wissensdiagramm mit Vektor-, Volltext- oder Hybridsuche finden Sie im Neo4j GraphRAG-Kontextanbieter.

Hinweis

Das .NET-Paket (AgentMemory) ist ein unabhängiges, von der Community verwaltetes .NET Port des Neo4j Labs Speicheranbieters – es handelt sich nicht um ein offizielles Neo4j Labs-Paket. Weitere Informationen finden Sie im AgentMemory-Repository (.NET).

Voraussetzungen

  • Eine Neo4j-Instanz (selbst gehostet oder Neo4j AuraDB)
  • Eine Azure OpenAI- oder Microsoft Foundry-Bereitstellung (ein Chatmodell und ein Einbettungsmodell)
  • Umgebungsvariablen gesetzt: NEO4J_URI, NEO4J_USERNAME, NEO4J_PASSWORD, AZURE_OPENAI_ENDPOINT
  • für Azure CLI konfigurierte Anmeldeinformationen (az login) oder ein API-Schlüssel
  • .NET 8.0 oder höher

Installation

dotnet add package AgentMemory
dotnet add package AgentMemory.AgentFramework

Verwendung

using Azure.AI.OpenAI;
using Azure.Identity;
using Microsoft.Agents.AI;
using Microsoft.Extensions.AI;
using Microsoft.Extensions.DependencyInjection;
using Microsoft.Extensions.Hosting;
using AgentMemory;
using AgentMemory.Abstractions.Services;
using AgentMemory.AgentFramework;
using AgentMemory.AgentFramework.Tools;

var builder = Host.CreateApplicationBuilder(args);

// Registers Core + Neo4j infrastructure in one call (reads NEO4J_URI / NEO4J_USERNAME /
// NEO4J_PASSWORD, falling back to local-dev defaults). Passing configureLlm opts in to
// LLM-backed entity/fact/preference extraction, using the IChatClient registered below.
builder.Services.AddNeo4jAgentMemory(
    configureMemory: _ => { },
    configureNeo4j: neo4j =>
    {
        neo4j.Uri = Environment.GetEnvironmentVariable("NEO4J_URI") ?? "bolt://localhost:7687";
        neo4j.Username = Environment.GetEnvironmentVariable("NEO4J_USERNAME") ?? "neo4j";
        neo4j.Password = Environment.GetEnvironmentVariable("NEO4J_PASSWORD") ?? "password";
    },
    configureLlm: _ => { });

// Any Microsoft.Extensions.AI-compatible chat + embedding client works
var azureClient = new AzureOpenAIClient(
    new Uri(Environment.GetEnvironmentVariable("AZURE_OPENAI_ENDPOINT")!), new DefaultAzureCredential());
builder.Services.AddSingleton(azureClient.GetChatClient("gpt-4o-mini").AsIChatClient());
builder.Services.AddSingleton(azureClient.GetEmbeddingClient("text-embedding-3-small").AsIEmbeddingGenerator());

// AutoExtractOnPersist builds the knowledge graph from every conversation turn
builder.Services.AddAgentMemoryFramework(options =>
{
    options.AutoExtractOnPersist = true;
    options.ContextFormat.IncludeEntities = true;
    options.ContextFormat.IncludeFacts = true;
    options.ContextFormat.IncludePreferences = true;
});

using var host = builder.Build();
await using var scope = host.Services.CreateAsyncScope();
var services = scope.ServiceProvider;

// Bootstraps Neo4j schema/indexes on first run (idempotent)
await services.GetRequiredService<ISchemaBootstrapper>().BootstrapAsync();

var memoryProvider = services.GetRequiredService<Neo4jMemoryContextProvider>();
var memoryTools = services.GetRequiredService<MemoryToolFactory>().CreateAIFunctions();

// WithMemoryOwnerScoping wraps the whole invocation — recall, the tool-calling loop, and
// persistence — in the owner scope set by WithMemoryIdentity below, so no manual
// BeginOwnerScope call is needed around RunAsync.
AIAgent agent = services.GetRequiredService<IChatClient>().AsAIAgent(new ChatClientAgentOptions
{
    ChatOptions = new ChatOptions
    {
        Instructions = "You are a helpful assistant with persistent memory.",
        Tools = [.. memoryTools],
    },
    AIContextProviders = [memoryProvider],
}).WithMemoryOwnerScoping(services);

var session = (await agent.CreateSessionAsync())
    .WithMemoryIdentity(userId: "user-123", sessionId: "session-1", applicationId: "my-app");

var response = await agent.RunAsync("Remember that I prefer window seats on flights.", session);

Wichtigste Funktionen

  • Bidirektional: Neo4jMemoryContextProvider ruft relevanten Speicher vor jeder Ausführung zurück und speichert neuen Speicher nach – keine manuelle Verkabelung erforderlich
  • Entitätsextraktion: Erstellt ein Wissensdiagramm aus Unterhaltungen mit einer konfigurierbaren Extraktionspipeline (AutoExtractOnPersist)
  • Präferenzlernen: Ermittelt und speichert Nutzerpräferenzen, Fakten und Entitäten, die von einem brandneuen AgentSession für denselben Nutzer automatisch abgerufen werden.
  • Speicherwerkzeuge: MemoryToolFactory stellt AIFunctions bereit, damit das Modell explizit suchen, sich erinnern und abrufen kann.
  • Dependency Injection an erster Stelle: registriert über AddNeo4jAgentMemory (bindet Core + Neo4j intern ein) und AddAgentMemoryFramework und fügt sich natürlich in Generic-Host- und ASP.NET-Core-Apps ein.
  • Beyond Agent Framework: Die gleiche Bibliothek ist auch in Semantischer Kernel- und MCP-Clients integriert und umfasst integrierte OpenTelemetry-Observability

Ressourcen

Voraussetzungen

  • Eine Neo4j-Instanz (selbst gehostet oder Neo4j AuraDB)
  • Ein Azure AI Foundry -Projekt mit einem bereitgestellten Chatmodell
  • Ein OpenAI-API-Schlüssel oder eine Azure OpenAI-Bereitstellung (für Einbettungen und Entitätsextraktion)
  • Umgebungsvariablen gesetzt: NEO4J_URI, NEO4J_PASSWORD, FOUNDRY_PROJECT_ENDPOINT, FOUNDRY_MODEL, OPENAI_API_KEY
  • Konfigurierte Azure CLI-Anmeldeinformationen (az login)
  • Python 3.10 oder höher

Installation

pip install neo4j-agent-memory[microsoft-agent]

Verwendung

import os
from pydantic import SecretStr
from agent_framework import Agent
from agent_framework.foundry import FoundryChatClient
from azure.identity.aio import AzureCliCredential
from neo4j_agent_memory import MemoryClient, MemorySettings
from neo4j_agent_memory.integrations.microsoft_agent import (
    Neo4jMicrosoftMemory,
    create_memory_tools,
)

# Pass Neo4j and embedding configuration directly via constructor arguments.
# MemorySettings also supports loading from environment variables or .env files
# using the NAM_ prefix (e.g. NAM_NEO4J__URI, NAM_EMBEDDING__MODEL).
settings = MemorySettings(
    neo4j={
        "uri": os.environ["NEO4J_URI"],
        "username": os.environ.get("NEO4J_USERNAME", "neo4j"),
        "password": SecretStr(os.environ["NEO4J_PASSWORD"]),
    },
    embedding={
        "provider": "openai",
        "model": "text-embedding-3-small",
    },
)

memory_client = MemoryClient(settings)

async with memory_client:
    memory = Neo4jMicrosoftMemory.from_memory_client(
        memory_client=memory_client,
        session_id="user-123",
    )
    tools = create_memory_tools(memory)

    async with AzureCliCredential() as credential, Agent(
            client=FoundryChatClient(
            credential=credential,
            project_endpoint=os.environ["FOUNDRY_PROJECT_ENDPOINT"],
            model=os.environ["FOUNDRY_MODEL"],
        ),
        instructions="You are a helpful assistant with persistent memory.",
        tools=tools,
        context_providers=[memory.context_provider],
    ) as agent:
        session = agent.create_session()
        response = await agent.run("Remember that I prefer window seats on flights.", session=session)

Wichtigste Funktionen

  • Bidirektional: Ruft automatisch relevanten Kontext vor dem Aufruf ab und speichert neue Erinnerungen nach Antworten.
  • Entitätsextraktion: Erstellt ein Wissensdiagramm aus Unterhaltungen mithilfe einer mehrstufigen Extraktionspipeline
  • Einstellungslernen: Leitet Benutzereinstellungen über Sitzungen hinweg ab und speichert sie.
  • Speichertools: Agents können Arbeitsspeicher explizit durchsuchen, Einstellungen speichern und Entitätsverbindungen suchen

Ressourcen

Hinweis

Unterstützung für dieses Feature wird in Kürze verfügbar sein. Den neuesten Status finden Sie im Agent Framework Go-Repository .

Nächste Schritte