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- Added titles and descriptions to workspace usage, configuration, customization, design principles, installation, integration guide, lead agent, MCP integration, memory system, middleware, quick start, sandbox, skills, subagents, and tools documentation. - Removed outdated API/Gateway reference and concepts glossary pages. - Updated configuration reference to reflect current structure and removed unnecessary sections. - Introduced new model provider documentation for Ark and updated the index page for model providers. - Enhanced tutorials with titles and descriptions for better clarity and navigation.
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title: 使用记忆系统
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description: 本教程介绍如何在 DeerFlow 中启用和使用记忆系统，让 Agent 在多次会话中记住关于你的重要信息。
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# 使用记忆系统
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本教程介绍如何在 DeerFlow 中启用和使用记忆系统，让 Agent 在多次会话中记住关于你的重要信息。
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## 启用记忆
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在 `config.yaml` 中启用记忆：
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```yaml
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memory:
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enabled: true
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injection_enabled: true
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max_injection_tokens: 2000
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debounce_seconds: 30
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```
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## 记忆的工作方式
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记忆通过 `MemoryMiddleware` 自动工作：
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1. **第一次对话**：告诉 Agent 关于你的偏好、项目或背景。
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2. **自动学习**：Agent 在后台提取并保存重要事实。
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3. **后续对话**：记忆事实自动注入到系统提示中，Agent 无需你重新解释背景。
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## 示例
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**第一次对话**：
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```
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我是一名 Python 后端开发者，主要使用 FastAPI 和 PostgreSQL。
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我的团队遵循 PEP 8 代码规范，偏好类型注解。
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请记住这些信息，在以后的代码建议中遵循这些规范。
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```
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**后续对话**（无需重复背景）：
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```
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帮我写一个用户认证模块
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```
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Agent 会自动生成符合 FastAPI 风格、带类型注解的代码。
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## 查看记忆
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记忆存储在 `backend/.deer-flow/memory.json`，你可以直接查看和编辑：
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```bash
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cat backend/.deer-flow/memory.json
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```
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## 下一步
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- [部署你的 DeerFlow](/docs/tutorials/deploy-your-own-deerflow)
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- [记忆系统文档](/docs/harness/memory)
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