Wenn Sie die Conversational Analytics API verwenden, ist die Statusverwaltung ein wichtiger Aspekt der Architektur. Sie verwalten den Unterhaltungsstatus der API und, bei Anwendungen, die das Agent Development Kit (ADK) verwenden, den Sitzungsstatus des Frameworks.
API-Statusmodi
Die Methode chat in der Conversational Analytics API unterstützt sich gegenseitig ausschließende Kontextparameter, die bestimmen, wie Konversationsstatus behandelt werden.
In der folgenden Tabelle finden Sie einen Vergleich dieser Modi:
| Modus | Bundesland | Unterhaltungsverlauf | Agent | Parameter | Beschreibung |
|---|---|---|---|---|---|
| Mit Unterhaltungsverweis chatten | Zustandsorientiert | Von der API verwaltet | Ja | ConversationReference |
Setzt eine zustandsorientierte Unterhaltung fort, indem auf eine vorhandene Unterhaltung und den zugehörigen KI-Agenten verwiesen wird. Google Cloud speichert und verwaltet den Unterhaltungsverlauf. Sie senden nur die neue Nachricht für jeden Zug. |
| Mit KI-Datenagentenverweis chatten | Zustandslos | Von Ihrer Anwendung verwaltet | Ja | DataAgentContext |
Sendet eine zustandslose Nachricht, die zur Kontextualisierung auf einen gespeicherten KI-Datenagenten verweist. Ihre Anwendung muss den vollständigen Unterhaltungsverlauf verwalten und bei jeder Anfrage bereitstellen. |
| Mit Inline-Kontext chatten | Zustandslos | Von Ihrer Anwendung verwaltet | Nein | InlineContext |
Sendet eine zustandslose Nachricht, in der der gesamte Kontext direkt in der Anfrage angegeben wird. In diesem Modus wird kein Agent für gespeicherte Daten verwendet. Ihre Anwendung muss den vollständigen Unterhaltungsverlauf verwalten und bereitstellen. |
ADK-Sitzungsstatus
Wenn Sie das ADK-Framework für die Orchestrierung verwenden, bietet das ADK eine Statusverwaltungsebene, die unabhängig vom Status der Conversational Analytics API funktioniert. Es ist wichtig, beide Ebenen zu verstehen, um Multi-Agent-Systeme zu entwickeln, die richtig funktionieren.
Das ADK verwendet Konventionen für Schlüsselpräfixe, um den Bereich und die Lebensdauer von Statusvariablen zu steuern. Anhand der folgenden Tabelle können Sie diese Bereiche bewerten:
| Schlüsselpräfix | Umfang | Lebensdauer | Sichtbar für | Beispiele |
|---|---|---|---|---|
| (kein Präfix) | Sitzung | Nur aktuelle Sitzung | Alle Kundenservicemitarbeiter in der Sitzung | Aktuelles Unterhaltungsthema oder Ergebnisse der letzten Anfrage |
user: |
Nutzer | Über alle Sitzungen für denselben Nutzer hinweg | Alle KI-Agents und Sitzungen für den angegebenen Nutzer | Nutzereinstellungen, gespeicherte Daten-Agent-IDs oder Spracheinstellungen |
app: |
Anwendung | Über alle Sitzungen für alle Nutzer hinweg | Alle KI-Agents und alle Nutzer | Globale Anwendungskonfiguration, weitergegebene Daten-Agent-IDs oder Funktions-Flags |
temp: |
Aufruf | Nur aktueller Aufruf | Der aktuelle Agent im aktiven Aufruf | Zwischenantwortdaten, z. B. Streaming-Chunks oder laufende Berechnungen |
Weitere Informationen zum Teilen des Status in Multi-Agent-Systemen finden Sie in der ADK-Dokumentation.
Interaktion zwischen API-Status und ADK-Status
Wenn Sie die Conversational Analytics API mit dem ADK-Framework verwenden, funktionieren die Status-Ebenen unabhängig voneinander:
- API-Status: Wenn Ihre Anwendung Konversationsreferenzen (zustandsbehafteter Modus) verwendet, verwaltet die API den Konversationsverlauf. Wenn Ihre Anwendung den Kontext des KI-Datenagenten oder Inline-Kontext (zustandslose Modi) verwendet, bleibt die API für jeden Aufruf zustandslos.
- ADK-Sitzungsstatus: Das ADK-Framework verwaltet eigene Sitzungs-, Ereignis- und Statusvariablen, unabhängig vom Modus, der von der Conversational Analytics API verwendet wird.
Wenn Sie beispielsweise die Tools ask_data_insights oder ask_data_agent im ADK verwenden, ist jeder Aufruf auf API-Ebene unabhängig zustandslos, auch wenn das ADK den umfassenderen Sitzungskontext beibehält. Die ADK-Streamingdemo veranschaulicht das empfohlene Muster für diese Interaktion: Ein Daten-Sub-Agent schreibt geparste Antwortdaten in den temp:-Status, die nachgeschaltete Agents dann im selben Aufruf lesen.
Nächste Schritte
- Vergleichen Sie die architektonischen Integrationsmuster, um den besten Ansatz für Ihre Anwendung zu ermitteln.
- Architektur und wichtige Konzepte der Conversational Analytics API
- Informationen zum Authentifizieren und Herstellen einer Verbindung zu einer Datenquelle.
- Informationen zum Erstellen und Konfigurieren von KI-Agenten mit HTTP.
- Informationen zum Erstellen und Konfigurieren von KI-Agenten mit Python.
- Weitere Informationen zum Steuern des Verhaltens von KI-Agenten mit selbst erstelltem Kontext.
- Zugriffssteuerung mit IAM für die Conversational Analytics API.
- Informationen zum Schutz Ihrer Data Agents und Unterhaltungen mit CMEK
- Informationen zum Rendern von Agent-Antworten für Looker-Datenquellen