文档中心

AgentKit

会话管理

在 Agent 中集成会话资源

在 Agent 中集成会话资源

本文以 VeADK 为例，介绍如何在 Agent 代码中集成会话资源。集成后，Agent 可将会话上下文写入指定的会话资源，并在后续对话中读取历史会话信息。

前提条件

已安装 Python，且版本不低于 3.10。

已安装 VeADK。

已导入会话资源或创建会话资源。

登录火山引擎控制台获取 AK/SK，进入 API 访问密钥页面，创建并获取 Access Key ID 和 Secret Access Key。

步骤一：获取并配置环境变量

将会话资源集成至 Agent 中时，需要先配置会话资源的环境变量。您可通过以下任一方式完成配置。

方式一：在智能体运行时中关联会话资源

如果 Agent 已部署或计划部署到智能体运行时，建议在运行时中直接关联会话资源。关联后，系统会自动注入所需环境变量，无需在代码中手动配置。具体操作，请参见更新关联组件。

方式二：在本地开发环境中手动配置环境变量

如果需要在本地开发或调试 Agent，请先从控制台获取环境变量信息，再配置到本地运行环境中。

获取配置环境。

登录 AgentKit 控制台。

在左侧导航树中，选择“基础组件 > 会话管理”。

单击目标会话资源 ID，进入“基本信息”页签。

单击“集成代码”页签，获取会话资源数据库配置信息。

（可选）控制台不会显示数据库密码，如果您忘记该数据库密码，可单击“原始数据库”按钮，在算力页签，单击“连接”按钮，在连接字符串模块的 Parameters 中获取数据库密码。

配置环境变量。

根据集成代码页签中的环境变量配置信息，在本地开发环境中完成配置，确保运行 Agent 代码的进程能够读取这些环境变量。

注意

命令行传入密码需用单引号包裹，屏蔽 Shell 对%、$等特殊字符的转义处理，确保原始密码原样传入；避免裸写密码或仅使用双引号，防止字符被解析导致密码校验失败。

Serverless PostgreSQL
MySQL
PostgreSQL

export DATABASE_POSTGRESQL_HOST=cp-gutsy-steep-aee4****.pg.aidap-global.cn-beijing.volces.com #数据库地址
export DATABASE_POSTGRESQL_USER=user_admin #数据库用户名
export DATABASE_POSTGRESQL_DATABASE=my_s_pg #数据库名称
export DATABASE_POSTGRESQL_PASSWORD=**** #数据库密码

步骤二：代码集成

安装 Python 依赖。

若已在本地虚拟环境中安装所需的 Python 依赖，请跳过本步骤，直接执行下一步。

Serverless PostgreSQL 和 PostgreSQL

pip install veadk-python greenlet psycopg[binary]

MySQL

pip install veadk-python

集成示例。

ShortTermMemory 参数值，请根据实际情况进行替换。取值：

postgresql：Serverless PostgreSQL 和 RDS PostgreSQL。

mysql：RDS MySQL。

import asyncio
from veadk import Agent, Runner
from veadk.memory.short_term_memory import ShortTermMemory

app_name =
user_id = "user_short_term_1"
session_id = "session_short_term_1"

agent = Agent()
short_term_memory = ShortTermMemory(
backend="postgresql", # 指定 ShortTermMemory 的存储方式，取值为 postgresql 或 mysql。其中 postgresql 包含 Serverless PostgreSQL 和 RDS PostgreSQL
)
runner = Runner(
agent=agent, short_term_memory=short_term_memory, app_name=app_name, user_id=user_id
)

async def main():
response1 = await runner.run(
messages="我在 7 月 15 日购买了 20 个冰激凌", session_id=session_id
)
print(f"response of round 1: {response1}")

response2 = await runner.run(
messages="我什么时候买了冰激凌？", session_id=session_id
)
print(f"response of round 2: {response2}")

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

步骤三：部署到云上生产环境

完成本地开发和测试后，您可以将集成会话资源的 Agent 部署到智能体运行时。

打包代码：确保所有依赖都已正确配置在requirements.txt中。

将 Agent 部署到智能体运行时，部署时，系统会自动注入必要的环境信息，无需手动配置会话资源环境变量。当前支持以下两种部署方式：

创建运行时（CLI 工具）

创建运行时（控制台）

最近更新时间：2026.10.27 14:34:59

这个页面对您有帮助吗？

有用

有用

无用

无用