OpenAI Agents SDK + Memory

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OpenAI Agents SDK + Memory

使用openai-agents-python的 memory 模組來實現記憶功能，提供以下三種方式來記錄 session 的記憶

OpenAI Conversations API

全部自動存在 OpenAI 的雲端

from agents import OpenAIConversationsSession

session = OpenAIConversationsSession()

# Optionally resume a previous conversation by passing a conversation ID
# session = OpenAIConversationsSession(conversation_id="conv_123")

result = await Runner.run(
    agent,
    "Hello",
    session=session,
)

SQLite memory - 快速單機部署

在 Local 端使用 SQLite（可以是記憶體或檔案型）儲存每個 session 的對話紀錄。

from agents import SQLiteSession

# In-memory database (lost when process ends)
session = SQLiteSession("user")

# Persistent file-based database
session = SQLiteSession("user", "local.db")

# Use the session
result = await Runner.run(
    agent,
    "Hello",
    session=session
)

透過 SQLAlchemySession 串接自建資料庫

使用 SQLAlchemy 支援的多種資料庫（如 PostgreSQL、MySQL、SQLite 等）作為 session 記憶後端，常用於生產環境、多人系統、或已經有現成資料庫的架構。資源管理更靈活。

方式 1:快速部屬使用 in-memory SQLite

import asyncio
from agents import Agent, Runner
from agents.extensions.memory.sqlalchemy_session import SQLAlchemySession

async def main():
    agent = Agent("Assistant")
    session = SQLAlchemySession.from_url(
        "user",
        url="sqlite+aiosqlite:///:memory:",
        create_tables=True,  # Auto-create tables for the demo
    )

    result = await Runner.run(agent, "Hello", session=session)

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

方式 2:結合既有 SQLAlchemy Engine

import asyncio
from agents import Agent, Runner
from agents.extensions.memory.sqlalchemy_session import SQLAlchemySession
from sqlalchemy.ext.asyncio import create_async_engine

async def main():
    # In your application, you would use your existing engine
    engine = create_async_engine("sqlite+aiosqlite:///conversations.db")

    agent = Agent("Assistant")
    session = SQLAlchemySession(
        "user-456",
        engine=engine,
        create_tables=True,  # Auto-create tables for the demo
    )

    result = await Runner.run(agent, "Hello", session=session)
    print(result.final_output)

    await engine.dispose()

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

OpenAI Agent 裡 SQLAlchemySession vs SQLiteSession 差別

OpenAI Agents SDK 裡的這兩個其實都是「資料庫 Session Provider」，讓 Agent 可以持久化儲存記憶、資料、Task、狀態等。

但是 使用場景完全不同。

1. SQLAlchemySession（通用 ORM Session）

適用場景

你要用外部資料庫（例如你的 Agent 雲端部署）
你要管控資料表 schema、migration
你有大量資料，不適合用 local SQLite
你需要多 Agent 共用同個 DB

優點

高度客製化
接任何 DB
最適合作為 Production backend

缺點

你要自己管理資料庫 schema 與 engine
需要 SQLAlchemy 知識

2. SQLiteSession（快速上手、本地記憶用）

適用場景

本地測試（local dev）
你的 Agent 只需要存記憶，不需要複雜 DB
你不想搞 SQLAlchemy schema

優點

超簡單
不需要 ORM
非常適合開發初期、Prototype

缺點

只能 SQLite
不適合大量資料或高併發
多 Agent 共用資料檔容易出事

總結差別

項目	SQLAlchemySession	SQLiteSession
支援資料庫	任何 DB（MySQL、PG…）	只有 SQLite
設定	需自己建立 SQLAlchemy engine	只要 `.db` 路徑就能用
用途	Production、Server、多人共用 DB	本地開發、快速測試
彈性	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐
容易度	⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐