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[Agent可视化] 会话管理 | Redis缓存 | PostgreSQL持久化 | 智能上下文处理

news 2025/10/23 9:53:10

第六章：会话管理系统

欢迎回到Shannon

在上一章关于编排工作流（Go）的学习中，我们了解了如何通过Temporal引擎协调复杂AI项目的执行

但当任务完成后，系统如何记住对话历史？

如何让智能体在下次交互时保持上下文连贯？这正是会话管理系统的核心价值。

挑战：AI的记忆能力

设想以下对话场景：

用户：“今天天气怎么样？”
AI：“您想查询哪个城市？”
用户：“巴黎”
AI：“巴黎当前气温22℃，多云”
用户：“那明天呢？”

要让AI正确理解最后一个问题中的"明天"指代巴黎，需要系统具备两种记忆能力：

短期记忆：记住当前对话中的"巴黎"定位
长期记忆：记录用户偏好等持久信息

技术架构

1. 双存储引擎设计

存储类型	技术栈	数据时效性	典型数据
短期记忆	`Redis`	会话级	当前对话历史、临时上下文变量
长期记忆	`PostgreSQL`	持久化	历史会话归档、token消耗统计

前文传送：

Redis 文档学习_lvy

PostgreSQL运用：[p2p-Magnet] 数据模型(GORM) | DHT爬虫 | 分类器

在这里插入图片描述

2. 会话数据结构

type Session struct {ID         string                 // 会话唯一标识Context    map[string]interface{} // 动态上下文(如用户偏好)History    []Message              // 消息历史记录TokenUsage TokenTracker           // token消耗统计
}type Message struct {Role       string    // "user"或"assistant"Content    string    // 消息内容Tokens     int       // 消耗token数Timestamp  time.Time // 发生时间
}

3. ⭕核心流程

在这里插入图片描述

实战：天气查询场景

1. 初始请求（新建会话）

POST /api/tasks
{"query": "今天天气怎么样","session_id": "weather-001" 
}

系统响应：

Redis新建会话记录
PostgreSQL创建会话元数据
返回响应：“您想查询哪个城市？”

2. 后续请求（会话延续）

POST /api/tasks
{"query": "巴黎","session_id": "weather-001"
}

上下文处理：

从Redis加载完整历史记录：

{"history": [{"role": "user", "content": "今天天气怎么样"},{"role": "assistant", "content": "您想查询哪个城市？"}]
}

将"巴黎"存入上下文：
```
{"context": {"location": "巴黎"}
}
```

3. 最终请求（上下文理解）

POST /api/tasks
{"query": "那明天呢","session_id": "weather-001"
}

智能响应：

自动补全为"明天巴黎的天气"
返回精准查询结果

核心代码

1. 会话管理器（manager.go）

func (m *Manager) GetSession(ctx context.Context, id string) (*Session, error) {// 优先查询本地缓存if sess, ok := m.localCache[id]; ok {return sess, nil}// Redis查询data, err := m.redis.Get(ctx, id).Bytes()if err == redis.Nil {// 新会话持久化if err := m.pg.CreateSession(ctx, id); err != nil {return nil, err}return &Session{ID: id}, nil}// 反序列化会话var sess Sessionif err := json.Unmarshal(data, &sess); err != nil {return nil, err}// 更新本地缓存m.localCache[id] = &sessreturn &sess, nil
}

2. Token统计模块（tracker.go）

实时更新Redis
异步持久化到PostgreSQL

func (t *Tracker) Record(ctx context.Context, sessionID string, usage TokenUsage) error {// 实时更新Redisif err := t.redis.HIncrBy(ctx, fmt.Sprintf("session:%s", sessionID),"tokens_used",usage.Total).Err(); err != nil {return err}// 异步持久化到PostgreSQLgo func() {_ = t.pg.ExecContext(ctx, `INSERT INTO token_usage (session_id, model, tokens) VALUES ($1, $2, $3)`,sessionID, usage.Model, usage.Total)}()return nil
}

3. 上下文处理器（context.go）

func ProcessInput(ctx context.Context, session *Session, input string) (*Session, error) {// 历史消息处理（保留最近50条）session.History = append(session.History, Message{Role:    "user",Content: input,})if len(session.History) > 50 {session.History = session.History[len(session.History)-50:]}// ！！！！！！！实体提取（如地点、时间）if entities := extractEntities(input); entities.Location != "" {session.Context["location"] = entities.Location}return session, nil
}