必须用长期记忆实现跨会话状态持久化，全局变量仅限单次调用内临时存储；长期记忆基于用户/bot id云端持久化，全局变量随函数结束销毁；配置需开启长期记忆、设json记忆项、代码中显式读写并校验none。
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要在扣子（Coze）Bot中实现跨会话的用户状态持久化、共享配置或运行时参数复用，必须绕过默认的无状态设计，借助长期记忆（Long-term Memory）机制与全局变量配合使用——但二者本质不同，不能混用，错误配置会导致数据丢失或覆盖。
理解长期记忆与全局变量的根本区别
长期记忆是扣子平台提供的持久化存储能力，基于用户ID或Bot ID自动绑定，数据存于云端，生命周期以月计；全局变量是Bot运行时内存中的Python变量，仅存活于单次函数调用内，函数结束即销毁。
你在Bot逻辑里写的 config = {"timeout": 30} 是局部变量；写 global CONFIG; CONFIG = {...} 仍是全局变量——但它【不会跨会话保留，重启Bot后清空】，和“长期记忆”毫无关系。
真正需要长期保存的用户偏好、对话历史摘要、审批流程状态，必须显式写入长期记忆；临时计算中间值、API响应缓存、函数内参数传递，才用全局/局部变量。
启用并配置长期记忆存储
第一步：进入 Bot 设置 →「长期记忆」→ 开启开关 → 选择记忆粒度（按用户 / 按Bot / 按对话）。
第二步：在「知识库」中添加一条结构化记忆项，类型选「JSON」，Key 命名为 user_profile_{{user_id}}，Value 示例：{"theme":"dark","lang":"zh-CN","last_order_id":"ORD-789"}。
第三步：在插件或函数代码中，通过 bot.get_memory(key="user_profile_{{user_id}}") 读取；用 bot.set_memory(key="user_profile_{{user_id}}", value=profile_dict) 写入。注意：key 中的 {{user_id}} 会被自动替换为当前用户唯一标识。
【必须校验返回值是否为 None，未初始化的 key 不会自动创建空字典】，直接对 None 调用 .get() 会报错。
在Python函数中安全使用全局变量
方法一：声明 global 变量用于单次会话内状态暂存
在函数顶部写 global CACHED_TOKEN, LAST_TIMESTAMP；后续赋值如 CACHED_TOKEN = response["access_token"] 才真正修改模块级变量。
扣子 (Windows) 是字节跳动推出的一站式 AI Agent 平台客户端，支持多 Agent 协作、可视化工作流和知识库管理。最新版本新增 Claude Code 与 Codex CLI 接入、多端同步和项目级管理功能，同时优化了插件生态和 AI 响应速度，让用户在 Windows 上即可高效创建、运行和协作智能体，满足个人、团队及企业场景需求。
方法二：用模块级字典模拟“伪全局”状态（推荐）
定义 _STATE = {"retry_count": 0, "pending_task": None} 放在函数外；函数内直接操作 _STATE["retry_count"] += 1。无需 global 声明，避免命名污染，且支持嵌套键访问。
方法三：禁止在协程或异步函数中依赖全局变量
扣子函数默认同步执行，若你手动改造成 asyncio 协程，global 变量将不可靠——每个协程栈独立，修改不互通。此时必须改用 threading.local() 或传参方式。
长期记忆 + 全局变量协同工作流程
第一步：用户发送“切换主题为深色” → Bot 函数触发
第二步：调用 profile = bot.get_memory(key=f"user_profile_{user_id}") or {}
第三步：更新本地字典 profile["theme"] = "dark"，同时写入长期记忆 bot.set_memory(key=f"user_profile_{user_id}", value=profile)
第四步：为本次会话提速，将 theme 缓存到模块变量：_SESSION_CACHE[user_id] = profile["theme"]（_SESSION_CACHE 是 dict 类型模块变量）
第五步：后续同会话内其他函数直接读 _SESSION_CACHE.get(user_id)，跳过长期记忆IO，响应更快。
