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Memory Hub是腾讯云专为团队协作打造的资产运营平台，解决AI Agent协作中资产分散、知识孤岛和凭证管理混乱三大痛点，采用本地管控+云端算力的混合架构。 核心能力：提供团队管理、Agent编排、Key管理及知识资产（Wiki/Code/Skill/Chat Memory）四大能力。 角色与权限：区分Admin和Member两种角色，Admin负责团队生命周期管理，Member负责Agent与资产日常运营。 。

读取 Agent 核心记忆 Markdown 文件全文。核心记忆是 Agent 维度的单体快照，路径由系统固定，无需指定目标。

当管理员需要为 TencentDB Agent 配置调用腾讯云数据库管控面 API 的权限时，可通过用户角色管理功能实现精细化的权限控制。典型使用场景包括。

本接口（/conversation/add）用于将一段原始对话消息写入 Memory。在请求体中通过 session_id 指定会话归属，并在 messages 数组中单次提交一条或多条消息。

用量统计是云数据库 Agent Memory（TencentDB Agent Memory）用于统计实例 Credit（计费积分）消耗与 Token 用量的可视化页面。页面支持按实例、来源、用户和时间范围筛选，并通过成本监控（Credit）、Token 监控和使用明细三个功能页签，分别呈现 Credit 消耗汇总与分布、Token 输入/输出/缓存吞吐，以及单次请求的调用流水。该功能主要适用于以下场景。

Chat Memory 是 Memory Hub 中用于沉淀对话记忆的资产类型，按 L0–L3 四层结构组织。在团队协作使用 Agent 的过程中，用户与 Agent 的历史对话中往往包含大量有价值的信息，例如用户偏好、业务背景、既往结论等。这些信息若不加沉淀，Agent 在新会话中就无法延续既有认知，用户需要反复交代上下面。通过 Chat Memory，成员可以将历史会话（session）或符合格式要求的 JSON。

按目录前缀列出场景记忆的目录树。通过 path_prefix 指定列举范围，系统一次性返回该范围内的全部节点。

本接口（/core/write）用于写入或全量覆盖 Agent 维度的核心记忆。核心记忆是 Agent 维度的单体记忆快照，路径由系统固定，本入口同时承担”写入即创建”与”全量覆盖更新”两种语义。

本接口（/scenario/read）用于按完整路径读取一份场景记忆 Markdown 文件全文。通过 path 指定目标，系统返回该场景记忆的原文与时间戳。

在原始对话消息中做语义检索。传入检索文本，并按需附加预过滤条件，即可拿到按相关度排序的 Top-K 命中结果。