Mémoire épisodique (historique par session)
Conservez les journaux de chaque conversation, indiquant ce qui s’est passé, indexés par date et identifiant de session.
Mémoire épisodique (historique par session) est une leçon AI Agents gratuite sur CoddyKit. Ceci est la leçon 1 sur 4. Tu peux lire la leçon complète ci-dessous gratuitement — puis la pratiquer en direct dans le navigateur avec un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7. Elle fait partie du parcours d'apprentissage AI Agents, et ta progression se synchronise sur le web et l'application CoddyKit. Le cours AI Agents comprend 4 leçons au total.
Certaines parties de cette leçon n'ont pas encore été traduites et s'affichent en anglais.
Trois types de mémoire
Inspirée des sciences cognitives, la mémoire d’un agent est généralement divisée en trois types :
- Épisodique — ce qui s’est passé (cette conversation, la session de la semaine dernière)
- Sémantique — faits sur le monde ou l’utilisateur
- Procédurale — compétences (séquences d’actions réussies)
Cette leçon porte sur la mémoire épisodique.
Qu’est-ce que la mémoire épisodique ?
La mémoire épisodique stocke des événements précis avec leurs horodatages et leur contexte. Pour un agent, il s’agit du journal de conversation de chaque session.
C’est la forme de mémoire la plus élémentaire et la plus facile à construire.
Modèle de données
Une ligne par tour ou par session :
CREATE TABLE episodes (
id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
user_id TEXT NOT NULL,
session_id TEXT NOT NULL,
role TEXT NOT NULL, -- system/user/assistant/tool
content TEXT NOT NULL,
created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW(),
metadata JSONB
);Saving Each Turn
def save_turn(user_id, session_id, role, content, metadata=None):
conn.execute('''
INSERT INTO episodes (user_id, session_id, role, content, metadata)
VALUES (%s, %s, %s, %s, %s::jsonb)
''', (user_id, session_id, role, content, json.dumps(metadata or {})))Loading a Session
def load_session(session_id):
rows = conn.execute('SELECT role, content FROM episodes WHERE session_id = %s ORDER BY id', (session_id,))
return [{'role': r[0], 'content': r[1]} for r in rows]Historique multi-session
Parfois, vous souhaitez disposer du contexte de sessions précédentes du même utilisateur — par exemple : « qu’a demandé Alice hier ? » :
def recent_sessions(user_id, n=5):
rows = conn.execute('''
SELECT DISTINCT session_id, MIN(created_at) AS started
FROM episodes WHERE user_id = %s
GROUP BY session_id ORDER BY started DESC LIMIT %s
''', (user_id, n))
return [r[0] for r in rows]Vectoriser les sessions passées
Pour récupérer les épisodes anciens par sujet, vectorisez le résumé de chaque session :
def index_session(session_id):
summary = summarise(load_session(session_id))
vec = embed(summary)
save_to_vector_db(session_id, vec, summary)Récupération épisodique
Lorsqu’un utilisateur demande « de quoi avons-nous parlé à propos des tarifs la semaine dernière ? », effectuez une recherche par vectorisation :
def search_episodes(user_id, query):
qvec = embed(query)
candidates = vector_db.query(qvec, k=10, filter={'user_id': user_id})
return [load_session(c.id) for c in candidates]Confidentialité et conservation
Les journaux épisodiques contiennent beaucoup de PII. Appliquez les mesures suivantes :
- Chiffrement au repos
- Suppression par utilisateur à la fermeture du compte
- Suppression automatique après N jours
- Masquage ou pseudonymisation avant toute analyse
Compacter les anciens épisodes
Conservez les tours récents tels quels ; réduisez les plus anciens en résumés :
if session_age_days > 30:
summary = summarise(load_session(sid))
conn.execute('UPDATE episodes SET content = %s WHERE session_id = %s', (summary, sid))
conn.execute('DELETE FROM episodes WHERE session_id = %s AND created_at < NOW() - INTERVAL \'1 day\'', (sid,))Contexte épisodique ou à court terme
Court terme = liste des messages actuels (ce que le modèle voit à cet instant). Épisodique = base de données : interrogeable, persistante et plus volumineuse.
Relier la mémoire épisodique aux autres mémoires
À partir d’un épisode, vous pouvez extraire :
- des faits sémantiques (« l’utilisateur préfère les degrés Celsius »)
- des compétences procédurales (séquence d’appels d’outils qui a fonctionné)
Ces éléments alimentent les deux autres types de mémoire.
Rejouer pour l’évaluation
Enregistrez les épisodes bruts afin de pouvoir les rejouer. Lorsque vous modifiez l’agent, réexécutez les anciens épisodes et vérifiez que la nouvelle sortie reste correcte.
Qu’est-ce qui est épisodique ?
Que stocke la mémoire épisodique ?
Récapitulatif
Mémoire épisodique = journaux de session horodatés dans une base de données. Interrogeable par utilisateur, par session ou par vectorisation. Compactez les anciens journaux. Faites-les alimenter les mémoires sémantique et procédurale.
Questions Fréquemment Posées
La leçon « Mémoire épisodique (historique par session) » est-elle gratuite ?
Oui — le texte complet de « Mémoire épisodique (historique par session) » est gratuit à lire ici sur le web. Pour la pratiquer de manière interactive (un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7) et déverrouiller le reste du cours AI Agents, passe à CoddyKit PRO. Le cours AI Agents comprend 4 leçons au total.
Qu'est-ce que j'apprendrai dans « Mémoire épisodique (historique par session) » ?
Conservez les journaux de chaque conversation, indiquant ce qui s’est passé, indexés par date et identifiant de session. Tu pratiques AI Agents avec du code pratique que tu exécutes directement dans le navigateur, et un tuteur IA 24/7 répond à tes questions au fur et à mesure que tu avances dans la leçon.
Dois-je avoir de l'expérience pour commencer AI Agents ?
Aucune expérience préalable n'est requise. AI Agents sur CoddyKit est structuré pour les débutants jusqu'aux apprenants avancés, donc tu peux commencer ici ou depuis le début et avancer à ton rythme. Ceci est la leçon 1 sur 4.
Combien de temps prend la leçon « Mémoire épisodique (historique par session) » ?
La plupart des leçons CoddyKit prennent environ 5–10 minutes. Chacune est courte et interactive, tu progresses régulièrement et tu repiques exactement où tu t'es arrêté sur le web et l'app.
Peux-tu écrire et exécuter du code dans cette leçon AI Agents ?
Oui. Chaque leçon AI Agents inclut un éditeur de code intégré, tu écris et exécutes du vrai code directement dans ton navigateur et tu reçois des retours IA instantanés — aucune configuration locale requise.
Toutes les leçons de ce cours
- Mémoire épisodique (historique par session)
- Mémoire sémantique (faits vectorisés)
- Mémoire procédurale (bibliothèque de compétences)
- Déclin de la mémoire et récupération d’espace