Advanced SQLite sessions

Advanced SQLite sessions (고급 SQLite 세션)

AdvancedSQLiteSession은 기본 SQLiteSession의 향상된 버전으로, 대화 분기(branching), 상세 사용량 분석, 구조화된 대화 조회를 포함한 고급 대화 관리 기능을 제공해요.

출처: 문서

본문

기능

• 대화 분기: 어떤 사용자 메시지에서든 대체 대화 경로를 만들 수 있어요.
• 사용량 추적: 완전한 JSON 세부 정보와 함께 턴별 상세 토큰 사용량 분석.
• 구조화된 조회: 턴별 대화, 도구 사용 통계 등을 얻을 수 있어요.
• 분기 관리: 독립적 분기 전환·관리.
• 메시지 구조 메타데이터: 메시지 타입·도구 사용·대화 흐름 추적.

빨리 시작하기

from agents import Agent, Runner
from agents.extensions.memory import AdvancedSQLiteSession

# Create agent
agent = Agent(
    name="Assistant",
    instructions="Reply very concisely.",
)

# Create an advanced session
session = AdvancedSQLiteSession(
    session_id="conversation_123",
    db_path="conversations.db",
    create_tables=True
)

# First conversation turn
result = await Runner.run(
    agent,
    "What city is the Golden Gate Bridge in?",
    session=session
)
print(result.final_output)  # "San Francisco"

# IMPORTANT: Store usage data
await session.store_run_usage(result)

# Continue conversation
result = await Runner.run(
    agent,
    "What state is it in?",
    session=session
)
print(result.final_output)  # "California"
await session.store_run_usage(result)

초기화

from agents.extensions.memory import AdvancedSQLiteSession

# Basic initialization
session = AdvancedSQLiteSession(
    session_id="my_conversation",
    create_tables=True  # Auto-create advanced tables
)

# With persistent storage
session = AdvancedSQLiteSession(
    session_id="user_123",
    db_path="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
)

파라미터

• session_id (str) — 대화 세션의 고유 식별자
• db_path (str | Path) — SQLite 데이터베이스 파일 경로. 기본 :memory:로, 인메모리 저장을 사용해요.
• create_tables (bool) — 고급 테이블을 자동으로 만들지 여부. 기본 False.
• logger (logging.Logger | None) — 세션용 커스텀 로거. 기본은 모듈 로거.

사용량 추적

AdvancedSQLiteSession은 각 대화 턴의 토큰 사용량 데이터를 저장해 상세 사용량 분석을 제공해요. 이것은 전적으로 각 에이전트 실행 뒤에 store_run_usage 메서드를 호출하는 것에 달려 있어요.

사용량 데이터 저장

# After each agent run, store the usage data
result = await Runner.run(agent, "Hello", session=session)
await session.store_run_usage(result)

# This stores:
# - Total tokens used
# - Input/output token breakdown
# - Request count
# - Detailed JSON token information (if available)

사용량 통계 검색

# 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)

대화 분기

AdvancedSQLiteSession의 핵심 기능 중 하나는 어떤 사용자 메시지에서든 대화 분기를 만들어 대체 대화 경로를 탐색하는 거예요.

분기 만들기

# 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"
)

분기 ID는 세션 ID의 수명 동안 고유해요. 분기를 삭제하거나 세션을 지워도 그 대화 데이터는 제거되지만, 이전에 사용한 분기 ID를 다시 사용 가능하게 만들지는 않아요. 새 분기를 만들 때는 새 이름을 쓰세요.

분기 관리

# 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

분기 워크플로 예제

# 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)

구조화된 조회

AdvancedSQLiteSession은 대화 구조와 콘텐츠를 분석하는 여러 메서드를 제공해요.

대화 분석

# 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']}")

메시지 구조

세션은 자동으로 메시지 구조를 추적해요.

• 메시지 타입 값(user, assistant, tool_call 등)
• 도구 호출의 도구 이름
• 턴 번호와 시퀀스 번호
• 분기 연관
• 타임스탬프

데이터베이스 스키마

AdvancedSQLiteSession은 기본 SQLite 스키마를 세 개의 추가 테이블로 확장해요.

message_structure 테이블

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
);

branch_reservations 테이블

CREATE TABLE branch_reservations (
    session_id TEXT NOT NULL,
    branch_id TEXT NOT NULL,
    PRIMARY KEY (session_id, branch_id)
);

이 테이블은 복사된 프리픽스가 빈 분기를 포함해 분기 ID를 원자적으로 예약해요. 예약 행은 분기가 삭제될 때와 세션이 지워질 때 둘 다 유지되므로, 오래된 세션 인스턴스가 같은 ID를 재사용한 이후 분기로 기록을 병합하지 못해요.

turn_usage 테이블

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)
);

완전한 예제

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API 레퍼런스

• AdvancedSQLiteSession — 메인 클래스
• Session — 기본 세션 프로토콜

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