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Backends atualizados para ConversationSummaryMemory
Esta versão dos backends foi compatibilizada com a versão do framework que adiciona ConversationSummaryMemory.
O que mudou
app/main.pyagora inicializacreate_conversation_summary_memory(...)junto comcreate_memory(...).AgentWorkflowrecebesummary_memorye repassa para os agentes.- Os agentes não montam mais prompts manuais para o LLM; agora usam
build_messages()do framework. - Antes da chamada ao LLM, os agentes executam
await self.prepare_memory_context(state). - Quando habilitado por
.env, o prompt passa a receber:- resumo acumulado da conversa;
- últimas mensagens completas;
- mensagem atual;
- BusinessContext;
- MCP results;
- RAG context e metadata.
Configuração
ENABLE_CONVERSATION_SUMMARY_MEMORY=true
MEMORY_CONTEXT_STRATEGY=summary
MEMORY_HISTORY_LIMIT=80
MEMORY_RECENT_MESSAGES_LIMIT=8
MEMORY_SUMMARY_TRIGGER_MESSAGES=20
MEMORY_MAX_SUMMARY_CHARS=6000
MEMORY_SUMMARY_USE_LLM=true
MEMORY_INJECT_RECENT_MESSAGES=true
MEMORY_INJECT_SUMMARY=true
Backends alterados
backoffice_convertido_frameworkagent_template_backendagent_template_backend_day_zero
Observação importante
Estes backends esperam que o pacote agent_framework instalado/conectado seja a versão com os módulos:
agent_framework.memory.summary_memoryagent_framework.memory.summary_storeAgentRuntimeMixin.prepare_memory_context()AgentRuntimeMixin.build_messages()com injeção de memória
Use junto com o ZIP agent_framework_conversation_summary_memory.zip.