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title: "本地内存（local）"
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`local` 后端（`InMemoryLTMBackend`）在进程内存中维护一个向量索引来存取长期记忆。记忆会被 embedding 后写入内存向量库，检索时按相似度召回。进程退出即清空。

## 何时使用

- 本地开发与调试；
- 验证长期记忆的端到端流程（写入 → 跨会话检索），无需搭建外部服务。

## 依赖

```bash
pip install "veadk-python[extensions]"
```

并配置 embedding 模型（缺省时复用 `MODEL_AGENT_API_KEY`）：

| 配置项 | 环境变量 | 说明 |
| :--- | :--- | :--- |
| `name` | `MODEL_EMBEDDING_NAME` | embedding 模型名 |
| `dim` | `MODEL_EMBEDDING_DIM` | 向量维度（随模型不同而不同） |
| `api_base` | `MODEL_EMBEDDING_API_BASE` | embedding API base |
| `api_key` | `MODEL_EMBEDDING_API_KEY` | embedding API Key |

## 用法

```python
from veadk import Agent
from veadk.memory.long_term_memory import LongTermMemory

ltm = LongTermMemory(backend="local", app_name="ltm_demo")
agent = Agent(name="demo", long_term_memory=ltm)
```

完整跨会话示例见[长期记忆 · 跨会话示例](/cn/docs/framework/memory/long-term#跨会话示例)。

需要持久化或多实例共享？请改用 [VikingDB](/cn/docs/framework/memory/long-term/vikingdb)、[Mem0](/cn/docs/framework/memory/long-term/mem0)、[OpenSearch](/cn/docs/framework/memory/long-term/opensearch) 或 [Redis](/cn/docs/framework/memory/long-term/redis)。
