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保存和恢復客服專員對話

本教學課程示範如何將代理程式交談 （AgentThread） 保存至儲存體，並在稍後重新載入。

在服務中甚至用戶端應用程式中裝載代理程式時，您通常想要在多個要求或工作階段之間維護交談狀態。 透過保存 AgentThread，您可以儲存交談內容，稍後重新載入。

先決條件

如需必要條件和安裝 NuGet 套件，請參閱本教學課程中的 建立並執行簡單代理程式 步驟。

持續並繼續交談

建立代理，取得保留交談狀態的新執行緒。

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();

執行代理程式，將執行緒傳入，以便 AgentThread 包含此交換。

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

呼叫 Serialize 執行緒上的方法，將其序列化為 JsonElement。 然後，可以將其轉換為用於存儲的字符串並保存到數據庫、Blob 存儲或文件。

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);

從儲存體載入保存的 JSON，並從中重新建立 AgentThread 執行個體。 執行緒必須使用代理程式實例還原序列化。 這應該與用來建立原始執行緒的代理程式類型相同。 這是因為代理程式可能有自己的執行緒類型，而且可能會建構具有該代理程式類型特定的其他功能的執行緒。

// 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);

使用恢復的線程繼續對話。

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

本教學課程示範如何將代理程式交談 （AgentThread） 保存至儲存體，並在稍後重新載入。

在服務中甚至用戶端應用程式中裝載代理程式時，您通常想要在多個要求或工作階段之間維護交談狀態。 透過保存 AgentThread，您可以儲存交談內容，稍後重新載入。

先決條件

如需必要條件和安裝 Python 套件，請參閱本教學課程中的 建立並執行簡式代理程式 步驟。

持續並繼續交談

建立代理，取得保留交談狀態的新執行緒。

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()

執行代理程式，將執行緒傳入，以便 AgentThread 包含此交換。

# 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)

在執行緒上呼叫 serialize 方法，將其序列化成字典形式。 然後，可以將其轉換為 JSON 進行存儲並保存到數據庫、Blob 存儲或文件。

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)

從儲存體載入保存的 JSON，並從中重新建立 AgentThread 執行個體。 執行緒必須使用代理程式實例還原序列化。 這應該與用來建立原始執行緒的代理程式類型相同。 這是因為代理程式可能有自己的執行緒類型，而且可能會建構具有該代理程式類型特定的其他功能的執行緒。

# 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)

使用恢復的線程繼續對話。

# 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)

後續步驟

第三方聊天記錄存儲

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