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Session 快速开始 ​

适用版本：4.0.8+

本页用完整流程介绍新版 Session：

  1. 开关会话
  2. 多会话隔离
  3. 定制记录字段
  4. 导出恢复
  5. 自定义窗口与 memo

1. 开关会话（最常用） ​

python
from agently import Agently

agent = Agently.create_agent()

# 开启会话后，后续请求会自动带 chat_history
agent.activate_session(session_id="demo_on_off")
agent.input("记住：我明天要买鸡蛋").streaming_print()
agent.input("我明天要买什么？").streaming_print()

# 关闭会话后，不再使用该会话上下文
agent.deactivate_session()
agent.input("我明天要买什么？").streaming_print()

说明：

  • activate_session() 不传 session_id 时自动生成 id
  • 同 id 会复用历史，不同 id 会隔离历史

2. 会话隔离（多用户/多任务） ​

python
agent.activate_session(session_id="trip_a")
agent.input("记住：A 行程目的地是东京").streaming_print()

agent.activate_session(session_id="trip_b")
agent.input("记住：B 行程目的地是巴黎").streaming_print()

agent.input("我的目的地是？").streaming_print()  # 读取 trip_b

agent.activate_session(session_id="trip_a")
agent.input("我的目的地是？").streaming_print()  # 读取 trip_a

建议：Web 场景直接用 user_id 或 tenant_id:user_id 作为 session_id。

3. 选择性记录输入与输出 ​

默认会记录完整请求文本与回复。若你只想保存关键字段，可设置：

  • session.input_keys
  • session.reply_keys
python
agent.activate_session(session_id="record_demo")
agent.set_settings("session.input_keys", ["info.task", "input.lang"])
agent.set_settings("session.reply_keys", ["summary", "keywords"])

result = (
    agent
    .info({"task": "Summarize Agently", "style": "technical"})
    .input({"lang": "en", "noise": "ignored"})
    .output({"summary": (str,), "keywords": [(str,)]})
    .get_data()
)

print(result)
print(agent.activated_session.full_context)

# 用完建议恢复默认
agent.set_settings("session.input_keys", None)
agent.set_settings("session.reply_keys", None)

4. 导出与恢复 ​

python
from agently.core import Session

agent.activate_session(session_id="export_demo")
agent.input("记住恢复码：X-2025-ABCD").streaming_print()

exported = agent.activated_session.get_json_session()

restored = Session(settings=agent.settings)
restored.load_json_session(exported)
restored.id = "export_demo_restored"
agent.sessions[restored.id] = restored
agent.activate_session(session_id=restored.id)

agent.input("我让你记住的恢复码是什么？").streaming_print()

5. 自定义窗口策略与 memo ​

新版 Session 的 memo 由你定义。推荐做法：

  • register_analysis_handler() 决定何时触发策略
  • register_execution_handlers() 执行裁剪并更新 memo
python
def analysis_handler(full_context, context_window, memo, session_settings):
    if len(context_window) > 4:
        return "keep_last_four"
    return None

async def keep_last_four(full_context, context_window, memo, session_settings):
    kept = list(context_window[-4:])
    # 你可以在这里做 LLM 摘要，生成新 memo
    new_memo = {"kept_count": len(kept)}
    return None, kept, new_memo

agent.activate_session(session_id="memo_demo")
session = agent.activated_session
session.register_analysis_handler(analysis_handler)
session.register_execution_handlers("keep_last_four", keep_last_four)

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