Wenn Sie mit der konversationellen Analyse-API entwickeln, ist die Statusverwaltung ein wichtiger architektonischer Aspekt. 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 konversationellen Analyse-API unterstützt sich gegenseitig ausschließende Kontextparameter, die bestimmen, wie der Unterhaltungsstatus verarbeitet wird.
In der folgenden Tabelle können Sie diese Modi vergleichen:
| 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 Agenten verwiesen wird. Google Cloud Der Unterhaltungsverlauf wird gespeichert und verwaltet. Sie senden nur die neue Nachricht für jede Runde. |
| 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 gespeicherter KI-Datenagent 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 konversationellen Analyse API funktioniert. Beide Ebenen zu verstehen ist wichtig, um Multi-Agent-Systeme zu erstellen, die korrekt funktionieren.
Das ADK verwendet Konventionen für Schlüsselpräfixe, um den Umfang und die Lebensdauer von Statusvariablen zu steuern. In der folgenden Tabelle können Sie diese Bereiche vergleichen:
| Schlüsselpräfix | Umfang | Lebensdauer | Sichtbar für | Beispiele |
|---|---|---|---|---|
| (kein Präfix) | Sitzung | Nur aktuelle Sitzung | Alle Agenten in der Sitzung | Aktuelles Unterhaltungsthema oder Ergebnisse der letzten Abfrage |
user: |
Nutzer | Über alle Sitzungen für denselben Nutzer hinweg | Alle Agenten und Sitzungen für den angegebenen Nutzer | Nutzereinstellungen, gespeicherte KI-Datenagenten-IDs oder Spracheinstellungen |
app: |
Anwendung | Über alle Sitzungen für alle Nutzer hinweg | Alle Agenten und alle Nutzer | Globale Anwendungskonfiguration, weitergegebene Datenagenten-IDs oder Funktions-Flags |
temp: |
Aufruf | Nur aktueller Aufruf | Der aktuelle Agent im aktiven Aufruf | Zwischenantwortdaten wie Streaming-Chunks oder laufende Berechnungen |
Weitere Informationen zum Freigeben des Status in Multi-Agent-Systemen finden Sie in der ADK-Dokumentation.
Interaktion zwischen API-Status und ADK-Status
Wenn Sie die konversationelle Analyse-API mit dem ADK-Framework verwenden, funktionieren die Statusebenen unabhängig voneinander:
- API-Status: Wenn Ihre Anwendung Unterhaltungsverweise verwendet (zustandsorientierter Modus), verwaltet die API den Unterhaltungsverlauf. Wenn Ihre Anwendung KI-Datenagentenkontext oder Inline-Kontext verwendet (zustandslose Modi), bleibt die API für jeden Aufruf zustandslos.
- ADK-Sitzungsstatus: Das ADK-Framework verwaltet seine eigenen Sitzungs-, Ereignis- und Statusvariablen unabhängig vom Modus, der von der konversationellen Analyse API verwendet wird.
Wenn Sie beispielsweise die ask_data_insights oder ask_data_agent Tools im ADK verwenden, ist jeder Aufruf auf API-Ebene unabhängig zustandslos, obwohl das ADK den umfassenderen Sitzungskontext beibehält. In der ADK-Streamingdemo wird das empfohlene Muster für diese Interaktion veranschaulicht: Ein KI-Datenunteragent schreibt geparste Antwortdaten in den Status temp:, die dann von nachgeschalteten Agenten innerhalb desselben Aufrufs gelesen werden.
Nächste Schritte
- Vergleichen Sie architektonische Integrationsmuster, um den besten Ansatz für Ihre Anwendung zu ermitteln.
- Informationen zur Architektur und zu wichtigen Konzepten 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 konversationelle Analyse API.
- Informationen zum Schützen von KI-Datenagenten und Unterhaltungen mit CMEK.
- Informationen zum Rendern von Agentenantworten für Looker-Datenquellen.