chore: import upstream snapshot with attribution
This commit is contained in:
wehub-resource-sync
@@ -0,0 +1,307 @@
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---
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search:
|
||||
exclude: true
|
||||
---
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||||
# 高度な SQLite セッション
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||||
`AdvancedSQLiteSession` は基本的な `SQLiteSession` の拡張版であり、会話の分岐、詳細な使用状況分析、構造化された会話クエリなど、高度な会話管理機能を提供します。
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## 機能
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- **会話の分岐**: 任意のユーザーメッセージから別の会話パスを作成します
|
||||
- **使用状況の追跡**: ターンごとの詳細なトークン使用状況分析を、完全な JSON 内訳付きで提供します
|
||||
- **構造化クエリ**: ターン別の会話、ツール使用状況の統計などを取得します
|
||||
- **ブランチ管理**: 独立したブランチ切り替えと管理を行います
|
||||
- **メッセージ構造メタデータ**: メッセージタイプ、ツール使用、会話フローを追跡します
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## クイックスタート
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```python
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||||
from agents import Agent, Runner
|
||||
from agents.extensions.memory import AdvancedSQLiteSession
|
||||
|
||||
# Create agent
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||||
agent = Agent(
|
||||
name="Assistant",
|
||||
instructions="Reply very concisely.",
|
||||
)
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||||
# Create an advanced session
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||||
session = AdvancedSQLiteSession(
|
||||
session_id="conversation_123",
|
||||
db_path="conversations.db",
|
||||
create_tables=True
|
||||
)
|
||||
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||||
# First conversation turn
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||||
result = await Runner.run(
|
||||
agent,
|
||||
"What city is the Golden Gate Bridge in?",
|
||||
session=session
|
||||
)
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||||
print(result.final_output) # "San Francisco"
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||||
# IMPORTANT: Store usage data
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||||
await session.store_run_usage(result)
|
||||
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||||
# Continue conversation
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||||
result = await Runner.run(
|
||||
agent,
|
||||
"What state is it in?",
|
||||
session=session
|
||||
)
|
||||
print(result.final_output) # "California"
|
||||
await session.store_run_usage(result)
|
||||
```
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||||
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||||
## 初期化
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||||
|
||||
```python
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||||
from agents.extensions.memory import AdvancedSQLiteSession
|
||||
|
||||
# Basic initialization
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||||
session = AdvancedSQLiteSession(
|
||||
session_id="my_conversation",
|
||||
create_tables=True # Auto-create advanced tables
|
||||
)
|
||||
|
||||
# With persistent storage
|
||||
session = AdvancedSQLiteSession(
|
||||
session_id="user_123",
|
||||
db_path="path/to/conversations.db",
|
||||
create_tables=True
|
||||
)
|
||||
|
||||
# With custom logger
|
||||
import logging
|
||||
logger = logging.getLogger("my_app")
|
||||
session = AdvancedSQLiteSession(
|
||||
session_id="session_456",
|
||||
create_tables=True,
|
||||
logger=logger
|
||||
)
|
||||
```
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||||
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||||
### パラメーター
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- `session_id` (str): 会話セッションの一意の識別子
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||||
- `db_path` (str | Path): SQLite データベースファイルへのパス。デフォルトはインメモリストレージ用の `:memory:` です
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||||
- `create_tables` (bool): 高度なテーブルを自動的に作成するかどうか。デフォルトは `False` です
|
||||
- `logger` (logging.Logger | None): セッション用のカスタムロガー。デフォルトはモジュールロガーです
|
||||
|
||||
## 使用状況の追跡
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||||
|
||||
AdvancedSQLiteSession は、会話ターンごとにトークン使用状況データを保存することで、詳細な使用状況分析を提供します。 **これは、各エージェント実行後に `store_run_usage` メソッドが呼び出されることに完全に依存します。**
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||||
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||||
### 使用状況データの保存
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||||
|
||||
```python
|
||||
# After each agent run, store the usage data
|
||||
result = await Runner.run(agent, "Hello", session=session)
|
||||
await session.store_run_usage(result)
|
||||
|
||||
# This stores:
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||||
# - Total tokens used
|
||||
# - Input/output token breakdown
|
||||
# - Request count
|
||||
# - Detailed JSON token information (if available)
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||||
```
|
||||
|
||||
### 使用状況統計の取得
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# Get session-level usage (all branches)
|
||||
session_usage = await session.get_session_usage()
|
||||
if session_usage:
|
||||
print(f"Total requests: {session_usage['requests']}")
|
||||
print(f"Total tokens: {session_usage['total_tokens']}")
|
||||
print(f"Input tokens: {session_usage['input_tokens']}")
|
||||
print(f"Output tokens: {session_usage['output_tokens']}")
|
||||
print(f"Total turns: {session_usage['total_turns']}")
|
||||
|
||||
# Get usage for specific branch
|
||||
branch_usage = await session.get_session_usage(branch_id="main")
|
||||
|
||||
# Get usage by turn
|
||||
turn_usage = await session.get_turn_usage()
|
||||
for turn_data in turn_usage:
|
||||
print(f"Turn {turn_data['user_turn_number']}: {turn_data['total_tokens']} tokens")
|
||||
if turn_data['input_tokens_details']:
|
||||
print(f" Input details: {turn_data['input_tokens_details']}")
|
||||
if turn_data['output_tokens_details']:
|
||||
print(f" Output details: {turn_data['output_tokens_details']}")
|
||||
|
||||
# Get usage for specific turn
|
||||
turn_2_usage = await session.get_turn_usage(user_turn_number=2)
|
||||
```
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||||
|
||||
## 会話の分岐
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||||
|
||||
AdvancedSQLiteSession の主要機能の 1 つは、任意のユーザーメッセージから会話ブランチを作成し、別の会話パスを探索できることです。
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||||
|
||||
### ブランチの作成
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# Get available turns for branching
|
||||
turns = await session.get_conversation_turns()
|
||||
for turn in turns:
|
||||
print(f"Turn {turn['turn']}: {turn['content']}")
|
||||
print(f"Can branch: {turn['can_branch']}")
|
||||
|
||||
# Create a branch from turn 2
|
||||
branch_id = await session.create_branch_from_turn(2)
|
||||
print(f"Created branch: {branch_id}")
|
||||
|
||||
# Create a branch with custom name
|
||||
branch_id = await session.create_branch_from_turn(
|
||||
2,
|
||||
branch_name="alternative_path"
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Create branch by searching for content
|
||||
branch_id = await session.create_branch_from_content(
|
||||
"weather",
|
||||
branch_name="weather_focus"
|
||||
)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### ブランチ管理
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# List all branches
|
||||
branches = await session.list_branches()
|
||||
for branch in branches:
|
||||
current = " (current)" if branch["is_current"] else ""
|
||||
print(f"{branch['branch_id']}: {branch['user_turns']} turns, {branch['message_count']} messages{current}")
|
||||
|
||||
# Switch between branches
|
||||
await session.switch_to_branch("main")
|
||||
await session.switch_to_branch(branch_id)
|
||||
|
||||
# Delete a branch
|
||||
await session.delete_branch(branch_id, force=True) # force=True allows deleting current branch
|
||||
```
|
||||
|
||||
### ブランチワークフロー例
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# Original conversation
|
||||
result = await Runner.run(agent, "What's the capital of France?", session=session)
|
||||
await session.store_run_usage(result)
|
||||
|
||||
result = await Runner.run(agent, "What's the weather like there?", session=session)
|
||||
await session.store_run_usage(result)
|
||||
|
||||
# Create branch from turn 2 (weather question)
|
||||
branch_id = await session.create_branch_from_turn(2, "weather_focus")
|
||||
|
||||
# Continue in new branch with different question
|
||||
result = await Runner.run(
|
||||
agent,
|
||||
"What are the main tourist attractions in Paris?",
|
||||
session=session
|
||||
)
|
||||
await session.store_run_usage(result)
|
||||
|
||||
# Switch back to main branch
|
||||
await session.switch_to_branch("main")
|
||||
|
||||
# Continue original conversation
|
||||
result = await Runner.run(
|
||||
agent,
|
||||
"How expensive is it to visit?",
|
||||
session=session
|
||||
)
|
||||
await session.store_run_usage(result)
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 構造化クエリ
|
||||
|
||||
AdvancedSQLiteSession は、会話の構造と内容を分析するための複数のメソッドを提供します。
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||||
|
||||
### 会話分析
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||||
|
||||
```python
|
||||
# Get conversation organized by turns
|
||||
conversation_by_turns = await session.get_conversation_by_turns()
|
||||
for turn_num, items in conversation_by_turns.items():
|
||||
print(f"Turn {turn_num}: {len(items)} items")
|
||||
for item in items:
|
||||
if item["tool_name"]:
|
||||
print(f" - {item['type']} (tool: {item['tool_name']})")
|
||||
else:
|
||||
print(f" - {item['type']}")
|
||||
|
||||
# Get tool usage statistics
|
||||
tool_usage = await session.get_tool_usage()
|
||||
for tool_name, count, turn in tool_usage:
|
||||
print(f"{tool_name}: used {count} times in turn {turn}")
|
||||
|
||||
# Find turns by content
|
||||
matching_turns = await session.find_turns_by_content("weather")
|
||||
for turn in matching_turns:
|
||||
print(f"Turn {turn['turn']}: {turn['content']}")
|
||||
```
|
||||
|
||||
### メッセージ構造
|
||||
|
||||
セッションは、次を含むメッセージ構造を自動的に追跡します。
|
||||
|
||||
- メッセージタイプ（ユーザー、assistant、tool_call など）
|
||||
- ツール呼び出しのツール名
|
||||
- ターン番号とシーケンス番号
|
||||
- ブランチとの関連付け
|
||||
- タイムスタンプ
|
||||
|
||||
## データベーススキーマ
|
||||
|
||||
AdvancedSQLiteSession は、基本的な SQLite スキーマを 2 つの追加テーブルで拡張します。
|
||||
|
||||
### message_structure テーブル
|
||||
|
||||
```sql
|
||||
CREATE TABLE message_structure (
|
||||
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
|
||||
session_id TEXT NOT NULL,
|
||||
message_id INTEGER NOT NULL,
|
||||
branch_id TEXT NOT NULL DEFAULT 'main',
|
||||
message_type TEXT NOT NULL,
|
||||
sequence_number INTEGER NOT NULL,
|
||||
user_turn_number INTEGER,
|
||||
branch_turn_number INTEGER,
|
||||
tool_name TEXT,
|
||||
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
|
||||
FOREIGN KEY (session_id) REFERENCES agent_sessions(session_id) ON DELETE CASCADE,
|
||||
FOREIGN KEY (message_id) REFERENCES agent_messages(id) ON DELETE CASCADE
|
||||
);
|
||||
```
|
||||
|
||||
### turn_usage テーブル
|
||||
|
||||
```sql
|
||||
CREATE TABLE turn_usage (
|
||||
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
|
||||
session_id TEXT NOT NULL,
|
||||
branch_id TEXT NOT NULL DEFAULT 'main',
|
||||
user_turn_number INTEGER NOT NULL,
|
||||
requests INTEGER DEFAULT 0,
|
||||
input_tokens INTEGER DEFAULT 0,
|
||||
output_tokens INTEGER DEFAULT 0,
|
||||
total_tokens INTEGER DEFAULT 0,
|
||||
input_tokens_details JSON,
|
||||
output_tokens_details JSON,
|
||||
created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
|
||||
FOREIGN KEY (session_id) REFERENCES agent_sessions(session_id) ON DELETE CASCADE,
|
||||
UNIQUE(session_id, branch_id, user_turn_number)
|
||||
);
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 完全な例
|
||||
|
||||
すべての機能を包括的に示す [完全な例](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/memory/advanced_sqlite_session_example.py) を確認してください。
|
||||
|
||||
|
||||
## API リファレンス
|
||||
|
||||
- [`AdvancedSQLiteSession`][agents.extensions.memory.advanced_sqlite_session.AdvancedSQLiteSession] - メインクラス
|
||||
- [`Session`][agents.memory.session.Session] - ベースセッションプロトコル
|
||||
@@ -0,0 +1,179 @@
|
||||
---
|
||||
search:
|
||||
exclude: true
|
||||
---
|
||||
# 暗号化セッション
|
||||
|
||||
`EncryptedSession` は、任意のセッション実装に透過的な暗号化を提供し、古いアイテムの自動期限切れによって会話データを保護します。
|
||||
|
||||
## 機能
|
||||
|
||||
- **透過的な暗号化**: 任意のセッションを Fernet 暗号化でラップします
|
||||
- **セッションごとのキー**: HKDF キー導出を使用して、セッションごとに一意の暗号化を行います
|
||||
- **自動期限切れ**: TTL が期限切れになると、古いアイテムは取得時に黙ってスキップされます
|
||||
- **ドロップイン置換**: 既存の任意のセッション実装で動作します
|
||||
|
||||
## インストール
|
||||
|
||||
暗号化セッションには `encrypt` extra が必要です。
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
pip install openai-agents[encrypt]
|
||||
```
|
||||
|
||||
## クイックスタート
|
||||
|
||||
```python
|
||||
import asyncio
|
||||
from agents import Agent, Runner
|
||||
from agents.extensions.memory import EncryptedSession, SQLAlchemySession
|
||||
|
||||
async def main():
|
||||
agent = Agent("Assistant")
|
||||
|
||||
# Create underlying session
|
||||
underlying_session = SQLAlchemySession.from_url(
|
||||
"user-123",
|
||||
url="sqlite+aiosqlite:///:memory:",
|
||||
create_tables=True
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Wrap with encryption
|
||||
session = EncryptedSession(
|
||||
session_id="user-123",
|
||||
underlying_session=underlying_session,
|
||||
encryption_key="your-secret-key-here",
|
||||
ttl=600 # 10 minutes
|
||||
)
|
||||
|
||||
result = await Runner.run(agent, "Hello", session=session)
|
||||
print(result.final_output)
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
asyncio.run(main())
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 設定
|
||||
|
||||
### 暗号化キー
|
||||
|
||||
暗号化キーには、Fernet キーまたは任意の文字列を指定できます。
|
||||
|
||||
```python
|
||||
from agents.extensions.memory import EncryptedSession
|
||||
|
||||
# Using a Fernet key (base64-encoded)
|
||||
session = EncryptedSession(
|
||||
session_id="user-123",
|
||||
underlying_session=underlying_session,
|
||||
encryption_key="your-fernet-key-here",
|
||||
ttl=600
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Using a raw string (will be derived to a key)
|
||||
session = EncryptedSession(
|
||||
session_id="user-123",
|
||||
underlying_session=underlying_session,
|
||||
encryption_key="my-secret-password",
|
||||
ttl=600
|
||||
)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### TTL (有効期間)
|
||||
|
||||
暗号化されたアイテムが有効であり続ける期間を設定します。
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# Items expire after 1 hour
|
||||
session = EncryptedSession(
|
||||
session_id="user-123",
|
||||
underlying_session=underlying_session,
|
||||
encryption_key="secret",
|
||||
ttl=3600 # 1 hour in seconds
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Items expire after 1 day
|
||||
session = EncryptedSession(
|
||||
session_id="user-123",
|
||||
underlying_session=underlying_session,
|
||||
encryption_key="secret",
|
||||
ttl=86400 # 24 hours in seconds
|
||||
)
|
||||
```
|
||||
|
||||
## さまざまなセッションタイプでの使用
|
||||
|
||||
### SQLite セッションでの使用
|
||||
|
||||
```python
|
||||
from agents import SQLiteSession
|
||||
from agents.extensions.memory import EncryptedSession
|
||||
|
||||
# Create encrypted SQLite session
|
||||
underlying = SQLiteSession("user-123", "conversations.db")
|
||||
|
||||
session = EncryptedSession(
|
||||
session_id="user-123",
|
||||
underlying_session=underlying,
|
||||
encryption_key="secret-key"
|
||||
)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### SQLAlchemy セッションでの使用
|
||||
|
||||
```python
|
||||
from agents.extensions.memory import EncryptedSession, SQLAlchemySession
|
||||
|
||||
# Create encrypted SQLAlchemy session
|
||||
underlying = SQLAlchemySession.from_url(
|
||||
"user-123",
|
||||
url="postgresql+asyncpg://user:pass@localhost/db",
|
||||
create_tables=True
|
||||
)
|
||||
|
||||
session = EncryptedSession(
|
||||
session_id="user-123",
|
||||
underlying_session=underlying,
|
||||
encryption_key="secret-key"
|
||||
)
|
||||
```
|
||||
|
||||
!!! warning "高度なセッション機能"
|
||||
|
||||
`EncryptedSession` を `AdvancedSQLiteSession` のような高度なセッション実装と使用する場合は、次の点に注意してください。
|
||||
|
||||
- メッセージ内容が暗号化されるため、`find_turns_by_content()` のようなメソッドは効果的に動作しません
|
||||
- コンテンツベースの検索は暗号化されたデータに対して実行されるため、有効性が制限されます
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
## キー導出
|
||||
|
||||
EncryptedSession は HKDF (HMAC-based Key Derivation Function) を使用して、セッションごとに一意の暗号化キーを導出します。
|
||||
|
||||
- **マスターキー**: 提供された暗号化キー
|
||||
- **セッションソルト**: セッション ID
|
||||
- **情報文字列**: `"agents.session-store.hkdf.v1"`
|
||||
- **出力**: 32 バイトの Fernet キー
|
||||
|
||||
これにより、次のことが保証されます。
|
||||
- 各セッションに一意の暗号化キーがあります
|
||||
- マスターキーがなければキーを導出できません
|
||||
- セッションデータを異なるセッション間で復号できません
|
||||
|
||||
## 自動期限切れ
|
||||
|
||||
アイテムが TTL を超えると、取得時に自動的にスキップされます。
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# Items older than TTL are silently ignored
|
||||
items = await session.get_items() # Only returns non-expired items
|
||||
|
||||
# Expired items don't affect session behavior
|
||||
result = await Runner.run(agent, "Continue conversation", session=session)
|
||||
```
|
||||
|
||||
## API リファレンス
|
||||
|
||||
- [`EncryptedSession`][agents.extensions.memory.encrypt_session.EncryptedSession] - メインクラス
|
||||
- [`Session`][agents.memory.session.Session] - ベースセッションプロトコル
|
||||
@@ -0,0 +1,711 @@
|
||||
---
|
||||
search:
|
||||
exclude: true
|
||||
---
|
||||
# セッション
|
||||
|
||||
Agents SDK は、複数のエージェント実行にまたがって会話履歴を自動的に維持する組み込みのセッションメモリを提供し、ターン間で `.to_input_list()` を手動で扱う必要をなくします。
|
||||
|
||||
セッションは特定のセッションの会話履歴を保存し、明示的な手動メモリ管理を必要とせずに、エージェントがコンテキストを維持できるようにします。これは、エージェントに以前のやり取りを覚えておいてほしいチャットアプリケーションや複数ターンの会話を構築する場合に特に便利です。
|
||||
|
||||
SDK にクライアント側メモリを管理させたい場合は、セッションを使用します。セッションは、同じ実行内で `conversation_id`、`previous_response_id`、または `auto_previous_response_id` と組み合わせることはできません。代わりに OpenAI のサーバー管理による継続を使用したい場合は、セッションを重ねて使うのではなく、それらの仕組みのいずれかを選択してください。
|
||||
|
||||
## クイックスタート
|
||||
|
||||
```python
|
||||
from agents import Agent, Runner, SQLiteSession
|
||||
|
||||
# Create agent
|
||||
agent = Agent(
|
||||
name="Assistant",
|
||||
instructions="Reply very concisely.",
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Create a session instance with a session ID
|
||||
session = SQLiteSession("conversation_123")
|
||||
|
||||
# First turn
|
||||
result = await Runner.run(
|
||||
agent,
|
||||
"What city is the Golden Gate Bridge in?",
|
||||
session=session
|
||||
)
|
||||
print(result.final_output) # "San Francisco"
|
||||
|
||||
# Second turn - agent automatically remembers previous context
|
||||
result = await Runner.run(
|
||||
agent,
|
||||
"What state is it in?",
|
||||
session=session
|
||||
)
|
||||
print(result.final_output) # "California"
|
||||
|
||||
# Also works with synchronous runner
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||||
result = Runner.run_sync(
|
||||
agent,
|
||||
"What's the population?",
|
||||
session=session
|
||||
)
|
||||
print(result.final_output) # "Approximately 39 million"
|
||||
```
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||||
|
||||
## 同じセッションによる中断された実行の再開
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||||
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||||
実行が承認待ちで一時停止した場合は、同じセッションインスタンス（または同じバッキングストアを指す別のセッションインスタンス）で再開し、再開されたターンが同じ保存済み会話履歴を継続するようにします。
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||||
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||||
```python
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||||
result = await Runner.run(agent, "Delete temporary files that are no longer needed.", session=session)
|
||||
|
||||
if result.interruptions:
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||||
state = result.to_state()
|
||||
for interruption in result.interruptions:
|
||||
state.approve(interruption)
|
||||
result = await Runner.run(agent, state, session=session)
|
||||
```
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||||
|
||||
## コアセッション動作
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||||
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||||
セッションメモリが有効な場合:
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||||
1. **各実行の前**: ランナーはセッションの会話履歴を自動的に取得し、入力アイテムの前に追加します。
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||||
2. **各実行の後**: 実行中に生成されたすべての新しいアイテム（ユーザー入力、アシスタントの応答、ツール呼び出しなど）がセッションに自動的に保存されます。
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||||
3. **コンテキストの保持**: 同じセッションでの後続の各実行には完全な会話履歴が含まれるため、エージェントはコンテキストを維持できます。
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||||
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||||
これにより、`.to_input_list()` を手動で呼び出したり、実行間の会話状態を管理したりする必要がなくなります。
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||||
## 履歴と新しい入力のマージ方法の制御
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||||
セッションを渡すと、ランナーは通常、モデル入力を次のように準備します。
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1. セッション履歴（`session.get_items(...)` から取得）
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2. 新しいターン入力
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||||
モデル呼び出しの前にこのマージ手順をカスタマイズするには、[`RunConfig.session_input_callback`][agents.run.RunConfig.session_input_callback] を使用します。コールバックは次の 2 つのリストを受け取ります。
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||||
- `history`: 取得されたセッション履歴（すでに入力アイテム形式に正規化済み）
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||||
- `new_input`: 現在のターンの新しい入力アイテム
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||||
モデルに送信する最終的な入力アイテムのリストを返します。
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||||
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||||
コールバックは両方のリストのコピーを受け取るため、安全に変更できます。返されたリストはそのターンのモデル入力を制御しますが、SDK は新しいターンに属するアイテムのみを永続化します。そのため、古い履歴を並べ替えたりフィルタリングしたりしても、古いセッションアイテムが新しい入力として再度保存されることはありません。
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||||
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||||
```python
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||||
from agents import Agent, RunConfig, Runner, SQLiteSession
|
||||
|
||||
|
||||
def keep_recent_history(history, new_input):
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||||
# Keep only the last 10 history items, then append the new turn.
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||||
return history[-10:] + new_input
|
||||
|
||||
|
||||
agent = Agent(name="Assistant")
|
||||
session = SQLiteSession("conversation_123")
|
||||
|
||||
result = await Runner.run(
|
||||
agent,
|
||||
"Continue from the latest updates only.",
|
||||
session=session,
|
||||
run_config=RunConfig(session_input_callback=keep_recent_history),
|
||||
)
|
||||
```
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||||
|
||||
セッションがアイテムを保存する方法を変更せずに、カスタムの枝刈り、並べ替え、または履歴の選択的な取り込みが必要な場合に使用します。モデル呼び出しの直前にさらに最終的な処理が必要な場合は、[エージェント実行ガイド](../running_agents.md)の [`call_model_input_filter`][agents.run.RunConfig.call_model_input_filter] を使用してください。
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||||
|
||||
## 取得する履歴の制限
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||||
各実行の前に取得する履歴の量を制御するには、[`SessionSettings`][agents.memory.SessionSettings] を使用します。
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||||
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||||
- `SessionSettings(limit=None)`（デフォルト）: 利用可能なすべてのセッションアイテムを取得します
|
||||
- `SessionSettings(limit=N)`: 直近の `N` アイテムのみを取得します
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||||
|
||||
これは、[`RunConfig.session_settings`][agents.run.RunConfig.session_settings] を介して実行ごとに適用できます。
|
||||
|
||||
```python
|
||||
from agents import Agent, RunConfig, Runner, SessionSettings, SQLiteSession
|
||||
|
||||
agent = Agent(name="Assistant")
|
||||
session = SQLiteSession("conversation_123")
|
||||
|
||||
result = await Runner.run(
|
||||
agent,
|
||||
"Summarize our recent discussion.",
|
||||
session=session,
|
||||
run_config=RunConfig(session_settings=SessionSettings(limit=50)),
|
||||
)
|
||||
```
|
||||
|
||||
セッション実装がデフォルトのセッション設定を公開している場合、`RunConfig.session_settings` はその実行について `None` ではない値を上書きします。これは、セッションのデフォルト動作を変更せずに取得サイズを上限設定したい長い会話で便利です。
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||||
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||||
## メモリ操作
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||||
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||||
### 基本操作
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||||
セッションは、会話履歴を管理するためのいくつかの操作をサポートしています。
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||||
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||||
```python
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||||
from agents import SQLiteSession
|
||||
|
||||
session = SQLiteSession("user_123", "conversations.db")
|
||||
|
||||
# Get all items in a session
|
||||
items = await session.get_items()
|
||||
|
||||
# Add new items to a session
|
||||
new_items = [
|
||||
{"role": "user", "content": "Hello"},
|
||||
{"role": "assistant", "content": "Hi there!"}
|
||||
]
|
||||
await session.add_items(new_items)
|
||||
|
||||
# Remove and return the most recent item
|
||||
last_item = await session.pop_item()
|
||||
print(last_item) # {"role": "assistant", "content": "Hi there!"}
|
||||
|
||||
# Clear all items from a session
|
||||
await session.clear_session()
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 修正のための pop_item の使用
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||||
|
||||
`pop_item` メソッドは、会話内の最後のアイテムを取り消したり変更したりしたい場合に特に便利です。
|
||||
|
||||
```python
|
||||
from agents import Agent, Runner, SQLiteSession
|
||||
|
||||
agent = Agent(name="Assistant")
|
||||
session = SQLiteSession("correction_example")
|
||||
|
||||
# Initial conversation
|
||||
result = await Runner.run(
|
||||
agent,
|
||||
"What's 2 + 2?",
|
||||
session=session
|
||||
)
|
||||
print(f"Agent: {result.final_output}")
|
||||
|
||||
# User wants to correct their question
|
||||
assistant_item = await session.pop_item() # Remove agent's response
|
||||
user_item = await session.pop_item() # Remove user's question
|
||||
|
||||
# Ask a corrected question
|
||||
result = await Runner.run(
|
||||
agent,
|
||||
"What's 2 + 3?",
|
||||
session=session
|
||||
)
|
||||
print(f"Agent: {result.final_output}")
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 組み込みセッション実装
|
||||
|
||||
SDK は、さまざまなユースケース向けに複数のセッション実装を提供しています。
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||||
### 組み込みセッション実装の選択
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||||
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||||
以下の詳細な例を読む前に、開始点を選ぶためにこの表を使用してください。
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||||
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||||
| セッションタイプ | 最適な用途 | 注記 |
|
||||
| --- | --- | --- |
|
||||
| `SQLiteSession` | ローカル開発とシンプルなアプリ | 組み込み、軽量、ファイルバックまたはインメモリ |
|
||||
| `AsyncSQLiteSession` | `aiosqlite` を使用した非同期 SQLite | 非同期ドライバー対応の拡張バックエンド |
|
||||
| `RedisSession` | ワーカーやサービス間で共有するメモリ | 低レイテンシの分散デプロイに適しています |
|
||||
| `SQLAlchemySession` | 既存データベースを使用する本番アプリ | SQLAlchemy がサポートするデータベースで動作します |
|
||||
| `MongoDBSession` | すでに MongoDB を使用しているアプリ、またはマルチプロセスストレージが必要なアプリ | 非同期 pymongo；順序付け用のアトミックシーケンスカウンター |
|
||||
| `DaprSession` | Dapr サイドカーを使用するクラウドネイティブデプロイ | 複数のステートストアに加え、TTL と整合性制御をサポートします |
|
||||
| `OpenAIConversationsSession` | OpenAI でのサーバー管理ストレージ | OpenAI Conversations API をバックエンドとする履歴 |
|
||||
| `OpenAIResponsesCompactionSession` | 自動圧縮を伴う長い会話 | 別のセッションバックエンドをラップします |
|
||||
| `AdvancedSQLiteSession` | SQLite に加えて分岐や分析 | より多機能です。専用ページを参照してください |
|
||||
| `EncryptedSession` | 別のセッション上での暗号化と TTL | ラッパーです。まず基盤となるバックエンドを選択してください |
|
||||
|
||||
一部の実装には、追加の詳細を含む専用ページがあります。それらは各サブセクション内でリンクされています。
|
||||
|
||||
ChatKit 用の Python サーバーを実装している場合は、ChatKit のスレッドとアイテムの永続化に `chatkit.store.Store` 実装を使用してください。`SQLAlchemySession` などの Agents SDK セッションは SDK 側の会話履歴を管理しますが、ChatKit のストアのドロップイン置き換えではありません。[ChatKit データストアの実装に関する `chatkit-python` ガイド](https://github.com/openai/chatkit-python/blob/main/docs/guides/respond-to-user-message.md#implement-your-chatkit-data-store)を参照してください。
|
||||
|
||||
### OpenAI Conversations API セッション
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||||
|
||||
`OpenAIConversationsSession` を通じて [OpenAI の Conversations API](https://platform.openai.com/docs/api-reference/conversations)を使用します。
|
||||
|
||||
```python
|
||||
from agents import Agent, Runner, OpenAIConversationsSession
|
||||
|
||||
# Create agent
|
||||
agent = Agent(
|
||||
name="Assistant",
|
||||
instructions="Reply very concisely.",
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Create a new conversation
|
||||
session = OpenAIConversationsSession()
|
||||
|
||||
# Optionally resume a previous conversation by passing a conversation ID
|
||||
# session = OpenAIConversationsSession(conversation_id="conv_123")
|
||||
|
||||
# Start conversation
|
||||
result = await Runner.run(
|
||||
agent,
|
||||
"What city is the Golden Gate Bridge in?",
|
||||
session=session
|
||||
)
|
||||
print(result.final_output) # "San Francisco"
|
||||
|
||||
# Continue the conversation
|
||||
result = await Runner.run(
|
||||
agent,
|
||||
"What state is it in?",
|
||||
session=session
|
||||
)
|
||||
print(result.final_output) # "California"
|
||||
```
|
||||
|
||||
### OpenAI Responses 圧縮セッション
|
||||
|
||||
Responses API（`responses.compact`）で保存済みの会話履歴を圧縮するには、`OpenAIResponsesCompactionSession` を使用します。これは基盤となるセッションをラップし、`should_trigger_compaction` に基づいて各ターンの後に自動的に圧縮できます。`OpenAIConversationsSession` をこれでラップしないでください。この 2 つの機能は異なる方法で履歴を管理します。
|
||||
|
||||
#### 一般的な使用方法（自動圧縮）
|
||||
|
||||
```python
|
||||
from agents import Agent, Runner, SQLiteSession
|
||||
from agents.memory import OpenAIResponsesCompactionSession
|
||||
|
||||
underlying = SQLiteSession("conversation_123")
|
||||
session = OpenAIResponsesCompactionSession(
|
||||
session_id="conversation_123",
|
||||
underlying_session=underlying,
|
||||
)
|
||||
|
||||
agent = Agent(name="Assistant")
|
||||
result = await Runner.run(agent, "Hello", session=session)
|
||||
print(result.final_output)
|
||||
```
|
||||
|
||||
デフォルトでは、候補しきい値に達すると各ターンの後に圧縮が実行されます。
|
||||
|
||||
`compaction_mode="previous_response_id"` は、Responses API の応答 ID でターンをすでに連鎖させている場合に最も適しています。`compaction_mode="input"` は、代わりに現在のセッションアイテムから圧縮リクエストを再構築します。これは、応答チェーンが利用できない場合や、セッション内容を信頼できる情報源にしたい場合に便利です。デフォルトの `"auto"` は、利用可能な中で最も安全な選択肢を選びます。
|
||||
|
||||
エージェントが `ModelSettings(store=False)` で実行される場合、Responses API は後で検索するための最後の応答を保持しません。このステートレスな構成では、デフォルトの `"auto"` モードは `previous_response_id` に依存するのではなく、入力ベースの圧縮にフォールバックします。完全な例については、[`examples/memory/compaction_session_stateless_example.py`](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/memory/compaction_session_stateless_example.py) を参照してください。
|
||||
|
||||
#### auto-compaction によるストリーミングのブロック
|
||||
|
||||
圧縮はセッション履歴をクリアして書き換えるため、SDK は実行完了とみなす前に圧縮の完了を待ちます。ストリーミングモードでは、圧縮が重い場合、最後の出力トークンの後も `run.stream_events()` が数秒間開いたままになることがあります。
|
||||
|
||||
低レイテンシのストリーミングや高速なターン処理が必要な場合は、自動圧縮を無効にし、ターン間（またはアイドル時間中）に自分で `run_compaction()` を呼び出してください。独自の基準に基づいて、いつ圧縮を強制するかを決めることができます。
|
||||
|
||||
```python
|
||||
from agents import Agent, Runner, SQLiteSession
|
||||
from agents.memory import OpenAIResponsesCompactionSession
|
||||
|
||||
underlying = SQLiteSession("conversation_123")
|
||||
session = OpenAIResponsesCompactionSession(
|
||||
session_id="conversation_123",
|
||||
underlying_session=underlying,
|
||||
# Disable triggering the auto compaction
|
||||
should_trigger_compaction=lambda _: False,
|
||||
)
|
||||
|
||||
agent = Agent(name="Assistant")
|
||||
result = await Runner.run(agent, "Hello", session=session)
|
||||
|
||||
# Decide when to compact (e.g., on idle, every N turns, or size thresholds).
|
||||
await session.run_compaction({"force": True})
|
||||
```
|
||||
|
||||
### SQLite セッション
|
||||
|
||||
SQLite を使用するデフォルトの軽量セッション実装です。
|
||||
|
||||
```python
|
||||
from agents import SQLiteSession
|
||||
|
||||
# In-memory database (lost when process ends)
|
||||
session = SQLiteSession("user_123")
|
||||
|
||||
# Persistent file-based database
|
||||
session = SQLiteSession("user_123", "conversations.db")
|
||||
|
||||
# Use the session
|
||||
result = await Runner.run(
|
||||
agent,
|
||||
"Hello",
|
||||
session=session
|
||||
)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 非同期 SQLite セッション
|
||||
|
||||
`aiosqlite` をバックエンドとする SQLite の永続化が必要な場合は、`AsyncSQLiteSession` を使用します。
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
pip install aiosqlite
|
||||
```
|
||||
|
||||
```python
|
||||
from agents import Agent, Runner
|
||||
from agents.extensions.memory import AsyncSQLiteSession
|
||||
|
||||
agent = Agent(name="Assistant")
|
||||
session = AsyncSQLiteSession("user_123", db_path="conversations.db")
|
||||
result = await Runner.run(agent, "Hello", session=session)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Redis セッション
|
||||
|
||||
複数のワーカーまたはサービス間で共有セッションメモリを使用するには、`RedisSession` を使用します。
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
pip install openai-agents[redis]
|
||||
```
|
||||
|
||||
```python
|
||||
from agents import Agent, Runner
|
||||
from agents.extensions.memory import RedisSession
|
||||
|
||||
agent = Agent(name="Assistant")
|
||||
session = RedisSession.from_url(
|
||||
"user_123",
|
||||
url="redis://localhost:6379/0",
|
||||
)
|
||||
result = await Runner.run(agent, "Hello", session=session)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### SQLAlchemy セッション
|
||||
|
||||
SQLAlchemy がサポートする任意のデータベースを使用した、本番対応の Agents SDK セッション永続化です。
|
||||
|
||||
```python
|
||||
from agents.extensions.memory import SQLAlchemySession
|
||||
|
||||
# Using database URL
|
||||
session = SQLAlchemySession.from_url(
|
||||
"user_123",
|
||||
url="postgresql+asyncpg://user:pass@localhost/db",
|
||||
create_tables=True
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Using existing engine
|
||||
from sqlalchemy.ext.asyncio import create_async_engine
|
||||
engine = create_async_engine("postgresql+asyncpg://user:pass@localhost/db")
|
||||
session = SQLAlchemySession("user_123", engine=engine, create_tables=True)
|
||||
```
|
||||
|
||||
詳細なドキュメントについては、[SQLAlchemy セッション](sqlalchemy_session.md)を参照してください。
|
||||
|
||||
### Dapr セッション
|
||||
|
||||
すでに Dapr サイドカーを実行している場合、またはエージェントコードを変更せずに異なるステートストアバックエンドへ移行できるセッションストレージが必要な場合は、`DaprSession` を使用します。
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
pip install openai-agents[dapr]
|
||||
```
|
||||
|
||||
```python
|
||||
from agents import Agent, Runner
|
||||
from agents.extensions.memory import DaprSession
|
||||
|
||||
agent = Agent(name="Assistant")
|
||||
|
||||
async with DaprSession.from_address(
|
||||
"user_123",
|
||||
state_store_name="statestore",
|
||||
dapr_address="localhost:50001",
|
||||
) as session:
|
||||
result = await Runner.run(agent, "Hello", session=session)
|
||||
print(result.final_output)
|
||||
```
|
||||
|
||||
注記:
|
||||
|
||||
- `from_address(...)` は Dapr クライアントを作成し、所有します。アプリがすでにクライアントを管理している場合は、`dapr_client=...` を指定して `DaprSession(...)` を直接構築してください。
|
||||
- 基盤となるステートストアが TTL をサポートしている場合に古いセッションデータを自動的に期限切れにするには、`ttl=...` を渡します。
|
||||
- より強い read-after-write 保証が必要な場合は、`consistency=DAPR_CONSISTENCY_STRONG` を渡します。
|
||||
- Dapr Python SDK は HTTP サイドカーエンドポイントもチェックします。ローカル開発では、`dapr_address` で使用する gRPC ポートに加えて、`--dapr-http-port 3500` でも Dapr を起動してください。
|
||||
- ローカルコンポーネントやトラブルシューティングを含む完全なセットアップ手順については、[`examples/memory/dapr_session_example.py`](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/memory/dapr_session_example.py) を参照してください。
|
||||
|
||||
|
||||
### MongoDB セッション
|
||||
|
||||
すでに MongoDB を使用しているアプリケーション、または水平スケーラブルでマルチプロセス対応のセッションストレージが必要なアプリケーションには、`MongoDBSession` を使用します。
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
pip install openai-agents[mongodb]
|
||||
```
|
||||
|
||||
```python
|
||||
from agents import Agent, Runner
|
||||
from agents.extensions.memory import MongoDBSession
|
||||
|
||||
agent = Agent(name="Assistant")
|
||||
|
||||
# Create from URI — owns the client and closes it when session.close() is called
|
||||
session = MongoDBSession.from_uri(
|
||||
"user-123",
|
||||
uri="mongodb://localhost:27017",
|
||||
database="agents",
|
||||
)
|
||||
result = await Runner.run(agent, "Hello", session=session)
|
||||
print(result.final_output)
|
||||
await session.close()
|
||||
```
|
||||
|
||||
注記:
|
||||
|
||||
- `from_uri(...)` は `AsyncMongoClient` を作成し、所有し、`session.close()` で閉じます。アプリケーションがすでにクライアントを管理している場合は、`client=...` を指定して `MongoDBSession(...)` を直接構築してください。その場合、`session.close()` は no-op となり、ライフサイクルは呼び出し元が保持します。
|
||||
- ほかの変更なしに、`from_uri(...)` に `mongodb+srv://user:password@cluster.example.mongodb.net` URI を渡すことで [MongoDB Atlas](https://www.mongodb.com/products/platform) に接続できます。
|
||||
- 2 つのコレクションが使用され、どちらの名前も `sessions_collection=`（デフォルトは `agent_sessions`）と `messages_collection=`（デフォルトは `agent_messages`）で設定できます。インデックスは初回使用時に自動的に作成されます。各メッセージドキュメントは、同時実行の書き込み元やプロセスをまたいで順序を保持する単調増加の `seq` カウンターを持ちます。
|
||||
- 最初の実行前に接続性を確認するには、`await session.ping()` を使用します。
|
||||
|
||||
### 高度な SQLite セッション
|
||||
|
||||
会話の分岐、使用状況分析、構造化クエリを備えた拡張 SQLite セッションです。
|
||||
|
||||
```python
|
||||
from agents.extensions.memory import AdvancedSQLiteSession
|
||||
|
||||
# Create with advanced features
|
||||
session = AdvancedSQLiteSession(
|
||||
session_id="user_123",
|
||||
db_path="conversations.db",
|
||||
create_tables=True
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Automatic usage tracking
|
||||
result = await Runner.run(agent, "Hello", session=session)
|
||||
await session.store_run_usage(result) # Track token usage
|
||||
|
||||
# Conversation branching
|
||||
await session.create_branch_from_turn(2) # Branch from turn 2
|
||||
```
|
||||
|
||||
詳細なドキュメントについては、[高度な SQLite セッション](advanced_sqlite_session.md)を参照してください。
|
||||
|
||||
### 暗号化セッション
|
||||
|
||||
任意のセッション実装向けの透過的な暗号化ラッパーです。
|
||||
|
||||
```python
|
||||
from agents.extensions.memory import EncryptedSession, SQLAlchemySession
|
||||
|
||||
# Create underlying session
|
||||
underlying_session = SQLAlchemySession.from_url(
|
||||
"user_123",
|
||||
url="sqlite+aiosqlite:///conversations.db",
|
||||
create_tables=True
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Wrap with encryption and TTL
|
||||
session = EncryptedSession(
|
||||
session_id="user_123",
|
||||
underlying_session=underlying_session,
|
||||
encryption_key="your-secret-key",
|
||||
ttl=600 # 10 minutes
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)
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||||
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||||
result = await Runner.run(agent, "Hello", session=session)
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```
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||||
詳細なドキュメントについては、[暗号化セッション](encrypted_session.md)を参照してください。
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### その他のセッションタイプ
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組み込みの選択肢はほかにもいくつかあります。`examples/memory/` と `extensions/memory/` 以下のソースコードを参照してください。
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## 運用パターン
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### セッション ID の命名
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会話を整理しやすい、意味のあるセッション ID を使用してください。
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- ユーザーベース: `"user_12345"`
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- スレッドベース: `"thread_abc123"`
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- コンテキストベース: `"support_ticket_456"`
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### メモリの永続化
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- 一時的な会話にはインメモリ SQLite（`SQLiteSession("session_id")`）を使用します
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- 永続的な会話にはファイルベース SQLite（`SQLiteSession("session_id", "path/to/db.sqlite")`）を使用します
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||||
- `aiosqlite` ベースの実装が必要な場合は、非同期 SQLite（`AsyncSQLiteSession("session_id", db_path="...")`）を使用します
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||||
- 共有された低レイテンシのセッションメモリには、Redis バックのセッション（`RedisSession.from_url("session_id", url="redis://...")`）を使用します
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||||
- SQLAlchemy がサポートする既存データベースを持つ本番システムには、SQLAlchemy を利用したセッション（`SQLAlchemySession("session_id", engine=engine, create_tables=True)`) を使用します
|
||||
- すでに MongoDB を使用しているアプリケーション、またはマルチプロセスで水平スケーラブルなセッションストレージが必要なアプリケーションには、MongoDB セッション（`MongoDBSession.from_uri("session_id", uri="mongodb://localhost:27017")`）を使用します
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||||
- 組み込みのテレメトリ、トレーシング、データ分離を備えた 30 以上のデータベースバックエンドをサポートする本番クラウドネイティブデプロイには、Dapr ステートストアセッション（`DaprSession.from_address("session_id", state_store_name="statestore", dapr_address="localhost:50001")`）を使用します
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||||
- OpenAI Conversations API に履歴を保存したい場合は、OpenAI がホストするストレージ（`OpenAIConversationsSession()`）を使用します
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||||
- 透過的な暗号化と TTL ベースの有効期限で任意のセッションをラップするには、暗号化セッション（`EncryptedSession(session_id, underlying_session, encryption_key)`）を使用します
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||||
- より高度なユースケースでは、ほかの本番システム（たとえば Django）向けのカスタムセッションバックエンドの実装を検討してください
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||||
### 複数セッション
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||||
```python
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||||
from agents import Agent, Runner, SQLiteSession
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||||
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||||
agent = Agent(name="Assistant")
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||||
|
||||
# Different sessions maintain separate conversation histories
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||||
session_1 = SQLiteSession("user_123", "conversations.db")
|
||||
session_2 = SQLiteSession("user_456", "conversations.db")
|
||||
|
||||
result1 = await Runner.run(
|
||||
agent,
|
||||
"Help me with my account",
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||||
session=session_1
|
||||
)
|
||||
result2 = await Runner.run(
|
||||
agent,
|
||||
"What are my charges?",
|
||||
session=session_2
|
||||
)
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||||
```
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||||
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||||
### セッション共有
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||||
```python
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||||
# Different agents can share the same session
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||||
support_agent = Agent(name="Support")
|
||||
billing_agent = Agent(name="Billing")
|
||||
session = SQLiteSession("user_123")
|
||||
|
||||
# Both agents will see the same conversation history
|
||||
result1 = await Runner.run(
|
||||
support_agent,
|
||||
"Help me with my account",
|
||||
session=session
|
||||
)
|
||||
result2 = await Runner.run(
|
||||
billing_agent,
|
||||
"What are my charges?",
|
||||
session=session
|
||||
)
|
||||
```
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||||
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||||
## 完全な例
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セッションメモリの動作を示す完全な例を以下に示します。
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||||
```python
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||||
import asyncio
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||||
from agents import Agent, Runner, SQLiteSession
|
||||
|
||||
|
||||
async def main():
|
||||
# Create an agent
|
||||
agent = Agent(
|
||||
name="Assistant",
|
||||
instructions="Reply very concisely.",
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Create a session instance that will persist across runs
|
||||
session = SQLiteSession("conversation_123", "conversation_history.db")
|
||||
|
||||
print("=== Sessions Example ===")
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||||
print("The agent will remember previous messages automatically.\n")
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||||
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||||
# First turn
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||||
print("First turn:")
|
||||
print("User: What city is the Golden Gate Bridge in?")
|
||||
result = await Runner.run(
|
||||
agent,
|
||||
"What city is the Golden Gate Bridge in?",
|
||||
session=session
|
||||
)
|
||||
print(f"Assistant: {result.final_output}")
|
||||
print()
|
||||
|
||||
# Second turn - the agent will remember the previous conversation
|
||||
print("Second turn:")
|
||||
print("User: What state is it in?")
|
||||
result = await Runner.run(
|
||||
agent,
|
||||
"What state is it in?",
|
||||
session=session
|
||||
)
|
||||
print(f"Assistant: {result.final_output}")
|
||||
print()
|
||||
|
||||
# Third turn - continuing the conversation
|
||||
print("Third turn:")
|
||||
print("User: What's the population of that state?")
|
||||
result = await Runner.run(
|
||||
agent,
|
||||
"What's the population of that state?",
|
||||
session=session
|
||||
)
|
||||
print(f"Assistant: {result.final_output}")
|
||||
print()
|
||||
|
||||
print("=== Conversation Complete ===")
|
||||
print("Notice how the agent remembered the context from previous turns!")
|
||||
print("Sessions automatically handles conversation history.")
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
asyncio.run(main())
|
||||
```
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||||
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||||
## カスタムセッション実装
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||||
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||||
[`Session`][agents.memory.session.Session] プロトコルに従うクラスを作成することで、独自のセッションメモリを実装できます。
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||||
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||||
```python
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||||
from agents.memory.session import SessionABC
|
||||
from agents.items import TResponseInputItem
|
||||
from typing import List
|
||||
|
||||
class MyCustomSession(SessionABC):
|
||||
"""Custom session implementation following the Session protocol."""
|
||||
|
||||
def __init__(self, session_id: str):
|
||||
self.session_id = session_id
|
||||
# Your initialization here
|
||||
|
||||
async def get_items(self, limit: int | None = None) -> List[TResponseInputItem]:
|
||||
"""Retrieve conversation history for this session."""
|
||||
# Your implementation here
|
||||
pass
|
||||
|
||||
async def add_items(self, items: List[TResponseInputItem]) -> None:
|
||||
"""Store new items for this session."""
|
||||
# Your implementation here
|
||||
pass
|
||||
|
||||
async def pop_item(self) -> TResponseInputItem | None:
|
||||
"""Remove and return the most recent item from this session."""
|
||||
# Your implementation here
|
||||
pass
|
||||
|
||||
async def clear_session(self) -> None:
|
||||
"""Clear all items for this session."""
|
||||
# Your implementation here
|
||||
pass
|
||||
|
||||
# Use your custom session
|
||||
agent = Agent(name="Assistant")
|
||||
result = await Runner.run(
|
||||
agent,
|
||||
"Hello",
|
||||
session=MyCustomSession("my_session")
|
||||
)
|
||||
```
|
||||
|
||||
## コミュニティによるセッション実装
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||||
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||||
コミュニティは追加のセッション実装を開発しています。
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||||
| パッケージ | 説明 |
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|---------|-------------|
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||||
| [openai-django-sessions](https://pypi.org/project/openai-django-sessions/) | 任意の Django 対応データベース（PostgreSQL、MySQL、SQLite など）向けの Django ORM ベースのセッション |
|
||||
|
||||
セッション実装を構築した場合は、ぜひドキュメント PR を送ってここに追加してください。
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||||
|
||||
## API リファレンス
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||||
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||||
詳細な API ドキュメントについては、以下を参照してください。
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||||
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||||
- [`Session`][agents.memory.session.Session] - プロトコルインターフェイス
|
||||
- [`OpenAIConversationsSession`][agents.memory.OpenAIConversationsSession] - OpenAI Conversations API 実装
|
||||
- [`OpenAIResponsesCompactionSession`][agents.memory.openai_responses_compaction_session.OpenAIResponsesCompactionSession] - Responses API 圧縮ラッパー
|
||||
- [`SQLiteSession`][agents.memory.sqlite_session.SQLiteSession] - 基本的な SQLite 実装
|
||||
- [`AsyncSQLiteSession`][agents.extensions.memory.async_sqlite_session.AsyncSQLiteSession] - `aiosqlite` に基づく非同期 SQLite 実装
|
||||
- [`RedisSession`][agents.extensions.memory.redis_session.RedisSession] - Redis バックのセッション実装
|
||||
- [`SQLAlchemySession`][agents.extensions.memory.sqlalchemy_session.SQLAlchemySession] - SQLAlchemy を利用した実装
|
||||
- [`MongoDBSession`][agents.extensions.memory.mongodb_session.MongoDBSession] - MongoDB バックのセッション実装
|
||||
- [`DaprSession`][agents.extensions.memory.dapr_session.DaprSession] - Dapr ステートストア実装
|
||||
- [`AdvancedSQLiteSession`][agents.extensions.memory.advanced_sqlite_session.AdvancedSQLiteSession] - 分岐と分析を備えた拡張 SQLite
|
||||
- [`EncryptedSession`][agents.extensions.memory.encrypt_session.EncryptedSession] - 任意のセッション向けの暗号化ラッパー
|
||||
@@ -0,0 +1,80 @@
|
||||
---
|
||||
search:
|
||||
exclude: true
|
||||
---
|
||||
# SQLAlchemy セッション
|
||||
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||||
`SQLAlchemySession` は SQLAlchemy を使用して、本番環境に対応したセッション実装を提供します。これにより、セッションストレージとして SQLAlchemy がサポートする任意のデータベース (PostgreSQL、MySQL、SQLite など) を使用できます。
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## インストール
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||||
SQLAlchemy セッションには `sqlalchemy` extra が必要です:
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||||
```bash
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||||
pip install openai-agents[sqlalchemy]
|
||||
```
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||||
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||||
## クイックスタート
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||||
### データベース URL の使用
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||||
始めるための最も簡単な方法です:
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||||
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||||
```python
|
||||
import asyncio
|
||||
from agents import Agent, Runner
|
||||
from agents.extensions.memory import SQLAlchemySession
|
||||
|
||||
async def main():
|
||||
agent = Agent("Assistant")
|
||||
|
||||
# Create session using database URL
|
||||
session = SQLAlchemySession.from_url(
|
||||
"user-123",
|
||||
url="sqlite+aiosqlite:///:memory:",
|
||||
create_tables=True
|
||||
)
|
||||
|
||||
result = await Runner.run(agent, "Hello", session=session)
|
||||
print(result.final_output)
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
asyncio.run(main())
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 既存エンジンの使用
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||||
|
||||
既存の SQLAlchemy エンジンを持つアプリケーション向けです:
|
||||
|
||||
```python
|
||||
import asyncio
|
||||
from agents import Agent, Runner
|
||||
from agents.extensions.memory import SQLAlchemySession
|
||||
from sqlalchemy.ext.asyncio import create_async_engine
|
||||
|
||||
async def main():
|
||||
# Create your database engine
|
||||
engine = create_async_engine("postgresql+asyncpg://user:pass@localhost/db")
|
||||
|
||||
agent = Agent("Assistant")
|
||||
session = SQLAlchemySession(
|
||||
"user-456",
|
||||
engine=engine,
|
||||
create_tables=True
|
||||
)
|
||||
|
||||
result = await Runner.run(agent, "Hello", session=session)
|
||||
print(result.final_output)
|
||||
|
||||
# Clean up
|
||||
await engine.dispose()
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
asyncio.run(main())
|
||||
```
|
||||
|
||||
|
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## API リファレンス
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||||
- [`SQLAlchemySession`][agents.extensions.memory.sqlalchemy_session.SQLAlchemySession] - メインクラス
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||||
- [`Session`][agents.memory.session.Session] - 基本セッションプロトコル
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