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Gli agenti di intelligenza artificiale necessitano di una risorsa di archiviazione permanente per mantenere il contesto tra turni e sessioni. La scalabilità automatica di Lakebase offre un back-end Postgres completamente gestito per l'archiviazione dello stato e della memoria dell'agente, integrando in modo nativo con l'autenticazione e il ridimensionamento automatico di Databricks con il carico di lavoro.
Memoria a breve termine e a lungo termine
| Memoria a breve termine | Memoria a lungo termine |
|---|---|
| Acquisisce il contesto all'interno di una singola sessione di conversazione usando ID thread e checkpoint. Consente agli agenti di rispondere alle domande di follow-up con consapevolezza dei turni precedenti. |
Estrae e archivia informazioni dettagliate chiave tra più conversazioni. Abilita risposte personalizzate in base alle interazioni precedenti. Crea una knowledge base utente che migliora nel tempo. |
È possibile implementare uno o entrambi i tipi di memoria nello stesso agente.
Opzioni di distribuzione
La memoria dell'agente supportata da Lakebase è supportata in due destinazioni di distribuzione di Databricks:
App Databricks: distribuzione di agenti come applicazioni interattive con memoria a breve o a lungo termine, utilizzando i checkpointer di LangGraph o l'SDK di OpenAI Agents. Databricks gestisce automaticamente l'autenticazione tra l'app e Lakebase. Vedere Memoria dell'agente di intelligenza artificiale.
Model Serving: distribuire gli agenti negli endpoint di Model Serving con checkpoint supportati da Lakebase. Supporta LangGraph per riprendere conversazioni o crearne una biforcazione da qualsiasi checkpoint. Vedere Memoria dell'agente di intelligenza artificiale (model serving).
Implementation
Per istruzioni complete sulla configurazione, i modelli di app e gli esempi di notebook, vedere:
- Memoria dell'agente di intelligenza artificiale
- Memoria dell'agente di intelligenza artificiale (servizio del modello)