火山引擎应用端通过Long-term Memory Agent或Dify+事件图谱实现跨会话上下文还原：前者一键部署Mem0记忆库获取agent_id和environment_id，调用时传入稳定user_id；后者通过TOS持久化JSON或OpenViking语义检索构建结构化记忆，并需配置Session生命周期为168小时且启用自动恢复。
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火山引擎应用端需要在用户离开后仍能准确还原对话上下文，避免重复提问、丢失任务状态或打断多步操作流程。
使用 Long-term Memory Agent 实现跨会话记忆
该 Agent 已预置火山引擎记忆库 Mem0，无需自行搭建向量数据库或编写记忆同步逻辑，直接部署即可启用持久化记忆能力。
进入火山引擎「应用广场」→ 点击「Long-term Memory Agent」→ 点击「一键部署」→ 等待环境构建完成（通常 90 秒内）。
部署成功后，系统自动创建 【agent_id】 和默认 【environment_id】，二者是后续调用记忆能力的必要凭证，需妥善保存。
在你的前端或后端服务中，调用方舟 Managed Agents 的 Session 创建接口时，在 payload 中传入该 agent_id 和 environment_id，并确保 user_id 字段稳定唯一（如微信 openid、手机号哈希等），Mem0 才能将不同会话中的行为正确归因到同一用户。
通过 Dify + 事件图谱（EKG）手动构建结构化记忆
适用于需要完全掌控记忆内容结构、或已有 Dify 项目需低成本增强上下文延续性的场景。
方法一：启用 Dify 内置会话变量 + 代码节点持久化
在 Dify 工作流中添加「代码节点」，使用 Python 调用火山引擎 TOS SDK，将当前会话关键事件（如用户确认的地址、已选商品 SKU、任务完成状态）序列化为 JSON，以 {user_id}_{session_id}_ekg.json 格式写入指定 TOS Bucket。
方法二：接入 OpenViking 向量知识库做语义锚定
先在 OpenViking 控制台创建知识库 → 将历史对话摘要、用户偏好描述、高频问答对批量导入 → 在 Dify 的提示词中加入指令：“每次响应前，优先检索 OpenViking 中与当前 user_id 和对话主题最相关的三条记忆”。
注意：OpenViking 检索结果需人工校验语义相关性，避免将模糊匹配的旧记录误作当前上下文。
配置方舟 Managed Agents 的 Session 生命周期策略
Session 是记忆生效的载体，其生命周期设置直接影响“下次继续”的可靠性。
第一步：登录方舟控制台 → 进入目标 Agent 的「版本管理」页 → 编辑最新版本配置。
第二步：在「运行时参数」区域找到「Session 过期时间」选项 → 将默认 30 分钟改为 【168 小时（7 天）】。
第三步：勾选「自动恢复未完成 Session」→ 此项开启后，当用户携带相同 session_id 回访，系统将跳过初始化阶段，直接从上一次中断的 Events 流位置继续执行。
第四步：点击「发布新版本」→ 版本发布成功后，所有新建 Session 均按此策略运行。
