高度な SQLite セッション

AdvancedSQLiteSession は、基本的な SQLiteSession の拡張版であり、会話の分岐、詳細な使用量分析、構造化された会話クエリなど、高度な会話管理機能を提供します。

機能

• 会話の分岐: 任意のユーザーメッセージから別の会話経路を作成できます
• 使用量の追跡: ターンごとの詳細なトークン使用量分析と、JSON 形式の完全な内訳を提供します
• 構造化クエリ: ターンごとの会話、ツール使用統計などを取得できます
• ブランチ管理: ブランチを個別に切り替えて管理できます
• メッセージ構造メタデータ: メッセージタイプ、ツール使用状況、会話フローを追跡できます

クイックスタート

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)

初期化

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
)

パラメーター

• session_id (str): 会話セッションの一意な識別子
• db_path (str | Path): SQLite データベースファイルへのパス。デフォルトは、インメモリストレージを使用する :memory: です
• create_tables (bool): 拡張テーブルを自動的に作成するかどうか。デフォルトは False です
• logger (logging.Logger | None): セッション用のカスタムロガー。デフォルトはモジュールロガーです

使用量の追跡

AdvancedSQLiteSession は、会話の各ターンのトークン使用量データを保存することで、詳細な使用量分析を提供します。 この機能は、各エージェント実行後に store_run_usage メソッドが呼び出されることに全面的に依存します。

使用量データの保存

# 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)

使用統計の取得

# 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)

会話の分岐

AdvancedSQLiteSession の主要機能の 1 つは、任意のユーザーメッセージから会話のブランチを作成し、別の会話経路を探索できることです。

ブランチの作成

# 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"
)

ブランチ ID は、セッション ID が存続する間、一意です。ブランチを削除したりセッションをクリアしたりすると、その会話データは削除されますが、以前に使用したブランチ ID が再び利用可能になるわけではありません。別のブランチを作成するときは、新しい名前を使用してください。

ブランチ管理

# 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

ブランチのワークフロー例

# 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)

構造化クエリ

AdvancedSQLiteSession は、会話の構造と内容を分析するための複数のメソッドを提供します。

会話分析

# 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']}")

メッセージ構造

セッションでは、以下を含むメッセージ構造が自動的に追跡されます。

• メッセージタイプの値（user、assistant、tool_call など）
• ツール呼び出しのツール名
• ターン番号とシーケンス番号
• ブランチとの関連付け
• タイムスタンプ

データベーススキーマ

AdvancedSQLiteSession は、基本的な SQLite スキーマを 3 つの追加テーブルで拡張します。

message_structure テーブル

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 テーブル

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

このテーブルは、コピーされたプレフィックスが空のブランチも含め、ブランチ ID をアトミックに予約します。予約行は、ブランチが削除された場合もセッションがクリアされた場合も保持されるため、古いセッションインスタンスが、同じ ID を再利用した後続のブランチに履歴をマージすることはできません。

turn_usage テーブル

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)
);

完全なコード例

すべての機能を包括的に紹介する完全なコード例をご覧ください。

API リファレンス

• AdvancedSQLiteSession - メインクラス
• Session - 基底セッションプロトコル