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SQL 后端 Session Service 示例

本示例演示基于 SQL 的 SessionService：多轮对话持久化，多次运行下仍可从存储恢复会话视图；日志含清理任务删除计数。

关键特性

  • First/Second/Third run 分段，对比会话内连续追问与重新开始的差异
  • 工具调用如 get_weather_report 与 session 状态交织出现
  • Cleanup completed: deleted N items 表明后台维护执行

Agent 层级结构说明

root_agent (LlmAgent)
└── tools: get_weather_report 等（见 agent 定义）

关键文件：

关键代码解释

  • 初始化 SQL Session 后端并注入 Runner
  • 与内存版脚本结构对称，便于对比持久化语义

环境要求

  • Python3.12
  • 按 .env 提供可用的 SQL 配置

构建步骤

git clone https://github.com/trpc-group/trpc-agent-python.git
cd trpc-agent-python
./build.sh
source .venv/bin/activate

运行步骤

配置环境变量

在 examples/session_service_with_sql/.env 中配置模型与数据库相关变量（以该文件为准）。

  • TRPC_AGENT_API_KEY
  • TRPC_AGENT_BASE_URL
  • TRPC_AGENT_MODEL_NAME

运行命令

cd examples/session_service_with_sql
python3 run_agent.py

运行结果（实测）

First run
🤖 Assistant: No, I don't have the ability to remember ... between conversations...
🔧 [Invoke Tool: get_weather_report({'city': 'Paris'})]
...
Second run
🤖 Assistant: Yes, Alice! I remember your name is Alice, and your favorite color is blue...
...
[2026-04-01 ...] Cleanup completed: deleted 3 items ...
Third run
🤖 Assistant: No, I don't have the ability to remember ... between conversations...

结果分析（是否符合要求）

结论：符合本示例测试要求。

  • 第二轮体现跨轮持久记忆，第三轮回到无跨会话记忆说明；

适用场景建议

  • 需要服务重启后保留用户会话的生产路径验证
  • 与 Redis 等其它 Session 后端做行为对比测试