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La memoria dell'agente autogestito usa Databricks Lakebase, un database OLTP Postgres completamente gestito, come archivio di memoria durevole per gli agenti. Usare questo approccio quando è necessario l'accesso SQL diretto alle memorie (ad esempio, per integrare la memoria con pipeline di dati esistenti o per usare uno schema personalizzato) o quando è necessaria la memoria a breve termine supportata da Lakebase. Questo approccio richiede di gestire lo schema del database, la configurazione della connessione e i controlli di accesso.
Se non è necessario l'accesso diretto a SQL o uno schema personalizzato, usare invece la memoria dell'agente gestito , che Databricks gestisce tramite Unity Catalog. Per un confronto dei due approcci, vedere Memoria dell'agente.
Requisiti
- Abilitare Le app di Databricks nell'area di lavoro. Vedere Configurare l'area di lavoro e l'ambiente di sviluppo di Databricks Apps.
- Istanza di Lakebase. Vedere Ottenere un database Postgres.
Memoria a breve termine e a lungo termine
La memoria autogestita supporta sia la memoria a breve termine sia quella a lungo termine, ed è possibile creare l'agente con una o entrambe:
- La memoria a breve termine mantiene il contesto in una singola sessione di conversazione utilizzando gli ID dei thread e il checkpointing. Mantiene il contesto per le domande successive durante una sessione.
- La memoria a lungo termine estrae e archivia le informazioni chiave tra più conversazioni. Personalizza le interazioni in base alle preferenze precedenti e crea una knowledge base sugli utenti che migliorano le risposte nel tempo.
Per altre informazioni sul funzionamento dei tipi di memoria, vedere Memoria dell'agente.
Get started
Per creare un agente con memoria in Databricks Apps, clonare un modello di app predefinito e seguire il flusso di lavoro di sviluppo descritto in Creare un agente di intelligenza artificiale e distribuirlo nelle app. I modelli seguenti illustrano come aggiungere memoria a breve termine e a lungo termine agli agenti usando framework diffusi.
LangGraph
Clonare il modello agent-langgraph-advanced per creare un agente LangGraph con memoria a breve termine e a lungo termine. Il modello usa il checkpointing integrato di LangGraph con Lakebase per la gestione durevole dello stato, incluso il contesto di conversazione basato su thread e gli insight utente persistenti tra le sessioni.
git clone https://github.com/databricks/app-templates.git
cd app-templates/agent-langgraph-advanced
OpenAI Agents SDK
Clonare il modello agent-openai-advanced per compilare un agente usando OpenAI Agents SDK con memoria a breve termine. Il modello usa Lakebase per la gestione dello stato durevole, abilitando conversazioni a più turni con stato con gestione automatica della cronologia delle conversazioni.
git clone https://github.com/databricks/app-templates.git
cd app-templates/agent-openai-advanced
Esecuzione in secondo piano per agenti a lunga durata
I modelli avanzati agent-langgraph-advanced e agent-openai-advanced estendono i modelli di base con memoria a breve termine ed esecuzione in background di lunga durata tramite LongRunningAgentServer di databricks-ai-bridge. Aggiungono modalità di streaming e in background che consentono alle attività dell'agente di continuare l'esecuzione oltre il timeout della connessione HTTP di Databricks Apps, con il supporto per il polling o la ripresa di una connessione di streaming per recuperare i risultati. Per il contratto client completo, vedere il file README del modello avanzato.
Distribuire e interrogare il tuo agente
Dopo aver configurato l'agente con memoria, seguire i passaggi descritti in Creare un agente di intelligenza artificiale e distribuirlo nelle app per eseguire l'agente in locale, valutarlo e distribuirlo in Databricks Apps.