長期対話メンテナンスプログラム
複雑な研究課題における切断の問題については、次のような解決策がある：
- データベース構成1) PostgreSQLサービスが稼動していることを確認する 2) すべての移行を適用するためにalembic upgrade headを実行する 3) .envでMEMORY_MODE=persistentを設定して永続性を有効にする
- コンテキストコード: 1) agents/base.pyのget_session_idメソッドを修正して、ユーザーレベルのセッション識別子を実装する 2) MAX_HISTORY=10を設定して、メモリの長さを制御する 3) summary_interval=5を追加して、ステージサマリーを自動的に生成する。
- 回復メカニズム: 1) フロントエンドにsession_idのローカルストレージを追加する 2) /resumeインターフェイスを実装し、ブレークポイントをサポートする 3) task_manager.pyにTASK_TTL=86400を設定し、タスクの有効期間を延長する。
- メモリの最適化1) pgvector 拡張を使用して埋め込みベクトルを保存する 2) MEMORY_COMPRESSION=true を設定してベクトル圧縮を有効にする 3) prune_sessions.py を定期的に実行して期限切れのセッションをクリーンアップする
デバッグのヒント: langsmith経由でthread_idの配信リンクを見たり、コンテンツの更新状況をstorage/chat_historyテーブルで確認したり、アドホックな検証のためにtest_context_persistence.pyを使ったりする。
この答えは記事から得たものである。Gemini Fullstack LangGraph: GeminiとLangGraphをベースとした知的研究用フルスタックアプリケーションについて
