세션
Agents SDK는 여러 에이전트 실행 간 대화 기록을 자동으로 유지하는 내장 세션 메모리를 제공하여, 턴 사이에 수동으로.to_input_list()를 처리할 필요가 없도록 합니다.
세션은 특정 세션의 대화 기록을 저장하여, 명시적인 수동 메모리 관리 없이도 에이전트가 컨텍스트를 유지할 수 있게 합니다. 이는 에이전트가 이전 상호작용을 기억해야 하는 채팅 애플리케이션이나 멀티 턴 대화를 구축할 때 특히 유용합니다.
빠른 시작
fromagentsimportAgent,Runner,SQLiteSession# Create agentagent=Agent(name="Assistant",instructions="Reply very concisely.",)# Create a session instance with a session IDsession=SQLiteSession("conversation_123")# First turnresult=awaitRunner.run(agent,"What city is the Golden Gate Bridge in?",session=session)print(result.final_output)# "San Francisco"# Second turn - agent automatically remembers previous contextresult=awaitRunner.run(agent,"What state is it in?",session=session)print(result.final_output)# "California"# Also works with synchronous runnerresult=Runner.run_sync(agent,"What's the population?",session=session)print(result.final_output)# "Approximately 39 million"동작 방식
세션 메모리가 활성화되면:
- 각 실행 전: 러너가 세션의 대화 기록을 자동으로 가져와 입력 항목 앞에 추가합니다
- 각 실행 후: 실행 중 생성된 모든 새 항목(사용자 입력, 어시스턴트 응답, 도구 호출 등)이 자동으로 세션에 저장됩니다
- 컨텍스트 유지: 동일한 세션으로 이어지는 각 실행은 전체 대화 기록을 포함하여 에이전트가 컨텍스트를 유지할 수 있습니다
이는.to_input_list()를 수동으로 호출하고 실행 간 대화 상태를 관리해야 하는 필요를 제거합니다.
메모리 작업
기본 작업
세션은 대화 기록을 관리하기 위한 여러 작업을 지원합니다:
fromagentsimportSQLiteSessionsession=SQLiteSession("user_123","conversations.db")# Get all items in a sessionitems=awaitsession.get_items()# Add new items to a sessionnew_items=[{"role":"user","content":"Hello"},{"role":"assistant","content":"Hi there!"}]awaitsession.add_items(new_items)# Remove and return the most recent itemlast_item=awaitsession.pop_item()print(last_item)# {"role": "assistant", "content": "Hi there!"}# Clear all items from a sessionawaitsession.clear_session()수정용 pop_item 사용
pop_item 메서드는 대화에서 마지막 항목을 되돌리거나 수정하려는 경우 특히 유용합니다:
fromagentsimportAgent,Runner,SQLiteSessionagent=Agent(name="Assistant")session=SQLiteSession("correction_example")# Initial conversationresult=awaitRunner.run(agent,"What's 2 + 2?",session=session)print(f"Agent:{result.final_output}")# User wants to correct their questionassistant_item=awaitsession.pop_item()# Remove agent's responseuser_item=awaitsession.pop_item()# Remove user's question# Ask a corrected questionresult=awaitRunner.run(agent,"What's 2 + 3?",session=session)print(f"Agent:{result.final_output}")세션 종류
SDK는 다양한 사용 사례를 위한 여러 세션 구현을 제공합니다:
OpenAI Conversations API 세션
OpenAIConversationsSession을 통해OpenAI's Conversations API를 사용합니다.
fromagentsimportAgent,Runner,OpenAIConversationsSession# Create agentagent=Agent(name="Assistant",instructions="Reply very concisely.",)# Create a new conversationsession=OpenAIConversationsSession()# Optionally resume a previous conversation by passing a conversation ID# session = OpenAIConversationsSession(conversation_id="conv_123")# Start conversationresult=awaitRunner.run(agent,"What city is the Golden Gate Bridge in?",session=session)print(result.final_output)# "San Francisco"# Continue the conversationresult=awaitRunner.run(agent,"What state is it in?",session=session)print(result.final_output)# "California"SQLite 세션
기본 제공되는 경량 SQLite 기반 세션 구현:
fromagentsimportSQLiteSession# In-memory database (lost when process ends)session=SQLiteSession("user_123")# Persistent file-based databasesession=SQLiteSession("user_123","conversations.db")# Use the sessionresult=awaitRunner.run(agent,"Hello",session=session)SQLAlchemy 세션
모든 SQLAlchemy 지원 데이터베이스를 사용하는 프로덕션 준비 세션:
fromagents.extensions.memoryimportSQLAlchemySession# Using database URLsession=SQLAlchemySession.from_url("user_123",url="postgresql+asyncpg://user:pass@localhost/db",create_tables=True)# Using existing enginefromsqlalchemy.ext.asyncioimportcreate_async_engineengine=create_async_engine("postgresql+asyncpg://user:pass@localhost/db")session=SQLAlchemySession("user_123",engine=engine,create_tables=True)자세한 문서는SQLAlchemy Sessions을 참조하세요.
고급 SQLite 세션
대화 분기, 사용량 분석, 구조화된 쿼리를 지원하는 향상된 SQLite 세션:
fromagents.extensions.memoryimportAdvancedSQLiteSession# Create with advanced featuressession=AdvancedSQLiteSession(session_id="user_123",db_path="conversations.db",create_tables=True)# Automatic usage trackingresult=awaitRunner.run(agent,"Hello",session=session)awaitsession.store_run_usage(result)# Track token usage# Conversation branchingawaitsession.create_branch_from_turn(2)# Branch from turn 2자세한 문서는Advanced SQLite Sessions을 참조하세요.
암호화된 세션
모든 세션 구현을 위한 투명한 암호화 래퍼:
fromagents.extensions.memoryimportEncryptedSession,SQLAlchemySession# Create underlying sessionunderlying_session=SQLAlchemySession.from_url("user_123",url="sqlite+aiosqlite:///conversations.db",create_tables=True)# Wrap with encryption and TTLsession=EncryptedSession(session_id="user_123",underlying_session=underlying_session,encryption_key="your-secret-key",ttl=600# 10 minutes)result=awaitRunner.run(agent,"Hello",session=session)자세한 문서는Encrypted Sessions을 참조하세요.
기타 세션 유형
몇 가지 추가 내장 옵션이 있습니다.examples/memory/와extensions/memory/ 하위의 소스 코드를 참조하세요.
세션 관리
세션 ID 명명
대화를 체계적으로 구성하는 데 도움이 되는 의미 있는 세션 ID를 사용하세요:
- User 기반:
"user_12345" - 스레드 기반:
"thread_abc123" - 컨텍스트 기반:
"support_ticket_456"
메모리 지속성
- 임시 대화에는 인메모리 SQLite(
SQLiteSession("session_id"))를 사용 - 지속적인 대화에는 파일 기반 SQLite(
SQLiteSession("session_id", "path/to/db.sqlite"))를 사용 - SQLAlchemy가 지원하는 기존 데이터베이스를 사용하는 프로덕션 시스템에는 SQLAlchemy 기반 세션(
SQLAlchemySession("session_id", engine=engine, create_tables=True"))을 사용 - 프로덕션 클라우드 네이티브 배포에는 Dapr 상태 저장 세션(
DaprSession.from_address("session_id", state_store_name="statestore", dapr_address="localhost:50001"))을 사용하여 지원
30+개의 데이터베이스 백엔드, 내장 텔레메트리, 트레이싱, 데이터 격리를 활용- 기록을 OpenAI Conversations API에 저장하고자 할 때는 OpenAI 호스트하는 저장소(OpenAIConversationsSession())를 사용- 투명한 암호화 및 TTL 기반 만료를 위해 암호화된 세션(EncryptedSession(session_id, underlying_session, encryption_key"))으로 어떤 세션이든 래핑- 더 고급 사용 사례를 위해 다른 프로덕션 시스템(Redis, Django 등)에 대한 사용자 지정 세션 백엔드를 구현하는 것을 고려
다중 세션
fromagentsimportAgent,Runner,SQLiteSessionagent=Agent(name="Assistant")# Different sessions maintain separate conversation historiessession_1=SQLiteSession("user_123","conversations.db")session_2=SQLiteSession("user_456","conversations.db")result1=awaitRunner.run(agent,"Help me with my account",session=session_1)result2=awaitRunner.run(agent,"What are my charges?",session=session_2)세션 공유
# Different agents can share the same sessionsupport_agent=Agent(name="Support")billing_agent=Agent(name="Billing")session=SQLiteSession("user_123")# Both agents will see the same conversation historyresult1=awaitRunner.run(support_agent,"Help me with my account",session=session)result2=awaitRunner.run(billing_agent,"What are my charges?",session=session)전체 예시
다음은 세션 메모리가 실제로 동작하는 완전한 예시입니다:
importasynciofromagentsimportAgent,Runner,SQLiteSessionasyncdefmain():# Create an agentagent=Agent(name="Assistant",instructions="Reply very concisely.",)# Create a session instance that will persist across runssession=SQLiteSession("conversation_123","conversation_history.db")print("=== Sessions Example ===")print("The agent will remember previous messages automatically.\n")# First turnprint("First turn:")print("User: What city is the Golden Gate Bridge in?")result=awaitRunner.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 conversationprint("Second turn:")print("User: What state is it in?")result=awaitRunner.run(agent,"What state is it in?",session=session)print(f"Assistant:{result.final_output}")print()# Third turn - continuing the conversationprint("Third turn:")print("User: What's the population of that state?")result=awaitRunner.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())사용자 지정 세션 구현
Session 프로토콜을 따르는 클래스를 만들어 직접 세션 메모리를 구현할 수 있습니다:
fromagents.memory.sessionimportSessionABCfromagents.itemsimportTResponseInputItemfromtypingimportListclassMyCustomSession(SessionABC):"""Custom session implementation following the Session protocol."""def__init__(self,session_id:str):self.session_id=session_id# Your initialization hereasyncdefget_items(self,limit:int|None=None)->List[TResponseInputItem]:"""Retrieve conversation history for this session."""# Your implementation herepassasyncdefadd_items(self,items:List[TResponseInputItem])->None:"""Store new items for this session."""# Your implementation herepassasyncdefpop_item(self)->TResponseInputItem|None:"""Remove and return the most recent item from this session."""# Your implementation herepassasyncdefclear_session(self)->None:"""Clear all items for this session."""# Your implementation herepass# Use your custom sessionagent=Agent(name="Assistant")result=awaitRunner.run(agent,"Hello",session=MyCustomSession("my_session"))커뮤니티 세션 구현
커뮤니티에서 추가 세션 구현을 개발했습니다:
| 패키지 | 설명 |
|---|---|
| openai-django-sessions | Django가 지원하는 모든 데이터베이스(PostgreSQL, MySQL, SQLite 등)를 위한 Django ORM 기반 세션 |
세션 구현을 만드셨다면, 이 문서에 추가할 수 있도록 PR을 보내주세요!
API 참고
자세한 API 문서는 다음을 참조하세요:
Session- 프로토콜 인터페이스OpenAIConversationsSession- OpenAI Conversations API 구현SQLiteSession- 기본 SQLite 구현SQLAlchemySession- SQLAlchemy 기반 구현DaprSession- Dapr 상태 저장 구현AdvancedSQLiteSession- 분기 및 분석을 포함한 향상된 SQLiteEncryptedSession- 모든 세션을 위한 암호화 래퍼