MemoryLake
运营、HR 和团队代理操作的记忆遥测

在与您的计算堆栈匹配的记忆遥测上运行代理操作

运营团队拥有丰富的计算、网络和存储遥测。记忆却滞后了。MemoryLake 发出生产级的记忆遥测——利用率、命中率、增长、驱逐、延迟分布——使记忆成为一项重要的运营关注点，而不是一个谜。

Day 1“运营团队拥有丰富的计算、网络和存储遥测。记忆却滞后了。MemoryLake”“发出生产级的记忆遥测——利用率、命中率、增长、驱逐、延迟分布——使记忆成为一项重要的运营关注点，而不是一个谜。”✓ Got it, I will remember.Day 7 — new session“Same task again — can you keep the context?”× Sure — what was the context again?(forgot every detail you taught it)+ MEMORYLAKE LAYERMemory auto-loaded开箱即用的标准指标增长和驱逐遥测每次检索成本指标SESSION OUTPUT✓ Same prompt, on-brand answerNo re-briefing required.

在与您的计算堆栈匹配的记忆遥测上运行代理操作

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问题：没有记忆遥测的代理操作是盲目的

计算图显示健康的 GPU 使用情况。网络图显示正常的流量。代理质量正在下降，但没有人知道原因。记忆在没有遥测的情况下运行——驱动大多数用户行为的层是最不可见的。

MemoryLake 如何提供记忆遥测

开箱即用的标准指标

开箱即用的标准指标

命中率、未命中率、p50/p95/p99 延迟。

MEMORY增长和驱逐遥测

增长和驱逐遥测

每个工作区的记忆量、归档率、驱逐率。

MEMORY每次检索成本指标

每次检索成本指标

令牌成本、网络成本、存储成本。

警报集成

警报集成

PagerDuty、Opsgenie、自定义 Webhook。

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它如何为代理操作遥测工作

  1. 连接 — 配置指标出口。
  2. 结构 — 每次记忆操作自动发出指标。
  3. 重用 — 标准警报和仪表板。

之前与之后：代理记忆操作遥测

DIY memoryMemoryLake
Memory metricsNoneComprehensive
Alerting on memory anomaliesDIYBuilt in
Memory cost visibilityHardPer-tenant
SRE-grade memory dashboardsCustomOut of the box

适合谁

负责生产代理可靠性的 SRE 和平台工程团队——需要与计算和网络相匹配的记忆指标。

可运行的 demo约 2 分钟

在你自己的账号上跑通这个场景

Bramblecrest Outfitters 让四个作业共用一份支持记忆：intake 代理导入运行手册，scribe 代理钉入带有效期（TTL）的笔记，answer 代理回答客户问题，保留作业清掉过期笔记。第二轮 answer 代理答错了一半。Demo 按作业时间窗测量每一次记忆操作，评估告警规则，把每个新出现的未命中追溯到原因，并按作业读回 MemoryLake 自己的用量记录。

你会看到

  • 与其他基础设施并列的记忆指标：每类操作的 p50 / p95 延迟、检索命中率、事实条数、文档数和驱逐数，输出为 Prometheus 文本（out/metrics.prom）和 out/alerts.json
  • 保留作业按 scribe 写入的元数据删除（fact list，再对 noted + ttl_days 已过期的执行 fact delete）：事实 6 → 1，命中率从 1.00 降到 0.50，延迟不变
  • 三条告警规则：MemoryHitRatioLow 与 MemoryFactsDropped 触发，SearchLatencyHigh 正常。3 个新未命中全部追溯到被误标为 kind=ticket, ttl 7d 而被驱逐的事实，11 次运行结果一致
  • 从 MemoryLake 侧看成本：usage records --start-time --end-time 按每个作业的时间窗列出每一次计费的平台操作及其 token。记录成批写入，往往在一小时以上之后；未入库时 Demo 会照实说明，python3 demo.py telemetry 可稍后再读。附本地 Web 界面

需要: 一个 MemoryLake API key · memorylake CLI · Python 3.9+

运行

git clone https://github.com/memorylake-ai/memorylake-usecases.git
cd memorylake-usecases/memory-telemetry
export MEMORYLAKE_BASE_URL=https://app.memorylake.cn/openapi/memorylake
export MEMORYLAKE_API_KEY=sk-…
python3 demo.py          # or: python3 web/server.py
在 GitHub 上打开阅读完整说明

看它跑起来 · 真实录制，未剪辑

CLI 演示2:24Web 演示2:48

相关场景

Engineering & Developer生产代理的记忆可观察性Production agents need memory observability. MemoryLake provides metrics, traces, and access logs out of the box. Free to get started.
Engineering & Developer多步骤代理推理的记忆追踪Multi-step agent reasoning is hard to trace. MemoryLake links every reasoning step to the memory that drove it. Free to get started.
Engineering & Developer大规模成本优化的代理记忆Agent memory cost balloons with users. MemoryLake's structured retrieval cuts inference token cost 10-100x at scale. Free to get started.

常见问题

支持 Prometheus 吗？

是的——内置 Prometheus 出口。

自定义指标？

是的——定义自定义标签和聚合。

自托管？

是的——企业级在您的 VPC 中部署。

全部场景免费开始使用