Лабораторная работа 4: состояние, память и ограничения

Цель

Продолжать диалог между отдельными запусками программы, изолировать сессии и сохранять проверяемый журнал действий.

Что хранится

• сообщения пользователя и финальные ответы агента;
• ID сессии;
• вызовы инструментов и их результаты;
• число шагов и объём использованной истории.

Данные записываются в data/private/agent_memory.sqlite3. Папка data/private/ исключена из Git.

Первый запрос

uv run python -m agent_lab.memory_agent \
  --session training \
  "Запомни: меня интересует заказ DEMO-1001."

Продолжение сессии

uv run python -m agent_lab.memory_agent \
  --session training \
  "Какой у него статус и сколько стоят две штуки?"

Во втором запуске программа загрузит историю сессии training, поэтому модель сможет восстановить ID заказа.

Просмотр данных

uv run python -m agent_lab.memory_agent --session training --show-history
uv run python -m agent_lab.memory_agent --session training --show-audit

Очистка

Удаление ограничено одной явно названной сессией:

uv run python -m agent_lab.memory_agent --session training --clear

Ограничения

• в модель передаётся не более 10 последних сообщений по умолчанию;
• допустимо установить лимит истории только от 1 до 50;
• agent loop ограничен четырьмя шагами;
• ID сессии содержит только латинские буквы, цифры, _ и -, максимум 64 символа;
• разные сессии не видят историю друг друга;
• память локальная и не синхронизируется между компьютерами.

Важно

Память агента — не изменение модели. Перед каждым запросом программа извлекает прошлые сообщения из SQLite и снова передаёт их модели как контекст.

Реальные секреты, пароли, платёжные данные и лишние персональные сведения сохранять в такую память нельзя.

Тесты

uv run pytest

Тесты используют временную SQLite-базу и проверяют изоляцию сессий, лимит истории, audit log, очистку и недопустимые ID.