Sdílet prostřednictvím

Ukládání a obnovení konverzací s agentem

V tomto kurzu se dozvíte, jak zachovat konverzaci agenta (AgentThread) do úložiště a později ji znovu načíst.

Při hostování agenta ve službě nebo dokonce v klientské aplikaci často chcete udržovat stav konverzace napříč několika požadavky nebo relacemi. AgentThreadZachováním kontextu konverzace můžete uložit kontext konverzace a později ho znovu načíst.

Požadavky

Informace o požadavcích a instalaci balíčků NuGet naleznete v kroku Vytvoření a spuštění jednoduchého agenta v tomto kurzu.

Zachování a obnovení konverzace

Vytvořte agenta a získejte nové vlákno, které bude obsahovat stav konverzace.

using System;
using Azure.AI.OpenAI;
using Azure.Identity;
using Microsoft.Agents.AI;
using OpenAI;

AIAgent agent = new AzureOpenAIClient(
    new Uri("https://<myresource>.openai.azure.com"),
    new AzureCliCredential())
     .GetChatClient("gpt-4o-mini")
     .CreateAIAgent(instructions: "You are a helpful assistant.", name: "Assistant");

AgentThread thread = agent.GetNewThread();

Spusťte agenta předáním vlákna, tak aby AgentThread tuto výměnu zahrnoval.

// Run the agent and append the exchange to the thread
Console.WriteLine(await agent.RunAsync("Tell me a short pirate joke.", thread));

Zavolejte metodu Serialize na vlákně pro serializaci do JsonElement. Pak ho můžete převést na řetězec pro úložiště a uložit ho do databáze, úložiště objektů blob nebo souboru.

using System.IO;
using System.Text.Json;

// Serialize the thread state
string serializedJson = thread.Serialize(JsonSerializerOptions.Web).GetRawText();

// Example: save to a local file (replace with DB or blob storage in production)
string filePath = Path.Combine(Path.GetTempPath(), "agent_thread.json");
await File.WriteAllTextAsync(filePath, serializedJson);

Načtěte trvalý JSON z úložiště a znovu z něj vytvořte instanci AgentThread. Vlákno musí být deserializováno pomocí instance agent. Měl by to být stejný typ agenta, který byl použit k vytvoření původního vlákna. Důvodem je to, že agenti můžou mít vlastní typy vláken a můžou vytvářet vlákna s dalšími funkcemi, které jsou specifické pro daný typ agenta.

// Read persisted JSON
string loadedJson = await File.ReadAllTextAsync(filePath);
JsonElement reloaded = JsonSerializer.Deserialize<JsonElement>(loadedJson, JsonSerializerOptions.Web);

// Deserialize the thread into an AgentThread tied to the same agent type
AgentThread resumedThread = agent.DeserializeThread(reloaded, JsonSerializerOptions.Web);

Pokračujte v konverzaci pomocí obnoveného vlákna.

// Continue the conversation with resumed thread
Console.WriteLine(await agent.RunAsync("Now tell that joke in the voice of a pirate.", resumedThread));

V tomto kurzu se dozvíte, jak zachovat konverzaci agenta (AgentThread) do úložiště a později ji znovu načíst.

Při hostování agenta ve službě nebo dokonce v klientské aplikaci často chcete udržovat stav konverzace napříč několika požadavky nebo relacemi. AgentThreadZachováním kontextu konverzace můžete uložit kontext konverzace a později ho znovu načíst.

Požadavky

Informace o požadavcích a instalaci balíčků Pythonu najdete v části Vytvoření a spuštění jednoduchého agenta v tomto kurzu.

Zachování a obnovení konverzace

Vytvořte agenta a získejte nové vlákno, které bude obsahovat stav konverzace.

from azure.identity import AzureCliCredential
from agent_framework import ChatAgent
from agent_framework.azure import AzureOpenAIChatClient

agent = ChatAgent(
    chat_client=AzureOpenAIChatClient(
        endpoint="https://<myresource>.openai.azure.com",
        credential=AzureCliCredential(),
        ai_model_id="gpt-4o-mini"
    ),
    name="Assistant",
    instructions="You are a helpful assistant."
)

thread = agent.get_new_thread()

Spusťte agenta předáním vlákna, tak aby AgentThread tuto výměnu zahrnoval.

# Run the agent and append the exchange to the thread
response = await agent.run("Tell me a short pirate joke.", thread=thread)
print(response.text)

Zavolejte metodu serialize na vlákně, abyste jej serializovali do slovníku. Pak ho můžete převést na JSON pro úložiště a uložit do databáze, úložiště objektů blob nebo souboru.

import json
import tempfile
import os

# Serialize the thread state
serialized_thread = await thread.serialize()
serialized_json = json.dumps(serialized_thread)

# Example: save to a local file (replace with DB or blob storage in production)
temp_dir = tempfile.gettempdir()
file_path = os.path.join(temp_dir, "agent_thread.json")
with open(file_path, "w") as f:
    f.write(serialized_json)

Načtěte trvalý JSON z úložiště a znovu z něj vytvořte instanci AgentThread. Vlákno musí být deserializováno pomocí instance agent. Měl by to být stejný typ agenta, který byl použit k vytvoření původního vlákna. Důvodem je to, že agenti můžou mít vlastní typy vláken a můžou vytvářet vlákna s dalšími funkcemi, které jsou specifické pro daný typ agenta.

# Read persisted JSON
with open(file_path, "r") as f:
    loaded_json = f.read()

reloaded_data = json.loads(loaded_json)

# Deserialize the thread into an AgentThread tied to the same agent type
resumed_thread = await agent.deserialize_thread(reloaded_data)

Pokračujte v konverzaci pomocí obnoveného vlákna.

# Continue the conversation with resumed thread
response = await agent.run("Now tell that joke in the voice of a pirate.", thread=resumed_thread)
print(response.text)

Další kroky

Úložiště historie chatu třetí strany

  • Last updated on