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search:
  exclude: true
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# 고급 SQLite 세션

`AdvancedSQLiteSession`은 기본 `SQLiteSession`을 확장한 버전으로, 대화 분기, 상세 사용량 분석, 구조화된 대화 쿼리 등 고급 대화 관리 기능을 제공합니다.

## 기능

- **대화 분기**: 임의의 사용자 메시지에서 대체 대화 경로 생성
- **사용량 추적**: 전체 JSON 분해와 함께 턴별 상세 토큰 사용량 분석
- **구조화된 쿼리**: 턴별 대화 조회, 도구 사용 통계 등 제공
- **분기 관리**: 독립적인 분기 전환 및 관리
- **메시지 구조 메타데이터**: 메시지 유형, 도구 사용, 대화 흐름 추적

## 빠른 시작

```python
from agents import Agent, Runner
from agents.extensions.memory import AdvancedSQLiteSession

# Create agent
agent = Agent(
    name="Assistant",
    instructions="Reply very concisely.",
)

# Create an advanced session
session = AdvancedSQLiteSession(
    session_id="conversation_123",
    db_path="conversations.db",
    create_tables=True
)

# First conversation turn
result = await Runner.run(
    agent,
    "What city is the Golden Gate Bridge in?",
    session=session
)
print(result.final_output)  # "San Francisco"

# IMPORTANT: Store usage data
await session.store_run_usage(result)

# Continue conversation
result = await Runner.run(
    agent,
    "What state is it in?",
    session=session
)
print(result.final_output)  # "California"
await session.store_run_usage(result)
```

## 초기화

```python
from agents.extensions.memory import AdvancedSQLiteSession

# Basic initialization
session = AdvancedSQLiteSession(
    session_id="my_conversation",
    create_tables=True  # Auto-create advanced tables
)

# With persistent storage
session = AdvancedSQLiteSession(
    session_id="user_123",
    db_path="path/to/conversations.db",
    create_tables=True
)

# With custom logger
import logging
logger = logging.getLogger("my_app")
session = AdvancedSQLiteSession(
    session_id="session_456",
    create_tables=True,
    logger=logger
)
```

### 매개변수

- `session_id` (str): 대화 세션의 고유 식별자
- `db_path` (str | Path): SQLite 데이터베이스 파일 경로. 인메모리 저장을 위해 기본값은 `:memory:`
- `create_tables` (bool): 고급 테이블을 자동 생성할지 여부. 기본값은 `False`
- `logger` (logging.Logger | None): 세션에 사용할 커스텀 로거. 기본값은 모듈 로거

## 사용량 추적

AdvancedSQLiteSession은 대화 턴별 토큰 사용량 데이터를 저장하여 상세 사용량 분석을 제공합니다. **이는 각 에이전트 실행 후 `store_run_usage` 메서드를 호출하는 것에 전적으로 의존합니다.**

### 사용량 데이터 저장

```python
# After each agent run, store the usage data
result = await Runner.run(agent, "Hello", session=session)
await session.store_run_usage(result)

# This stores:
# - Total tokens used
# - Input/output token breakdown
# - Request count
# - Detailed JSON token information (if available)
```

### 사용량 통계 가져오기

```python
# Get session-level usage (all branches)
session_usage = await session.get_session_usage()
if session_usage:
    print(f"Total requests: {session_usage['requests']}")
    print(f"Total tokens: {session_usage['total_tokens']}")
    print(f"Input tokens: {session_usage['input_tokens']}")
    print(f"Output tokens: {session_usage['output_tokens']}")
    print(f"Total turns: {session_usage['total_turns']}")

# Get usage for specific branch
branch_usage = await session.get_session_usage(branch_id="main")

# Get usage by turn
turn_usage = await session.get_turn_usage()
for turn_data in turn_usage:
    print(f"Turn {turn_data['user_turn_number']}: {turn_data['total_tokens']} tokens")
    if turn_data['input_tokens_details']:
        print(f"  Input details: {turn_data['input_tokens_details']}")
    if turn_data['output_tokens_details']:
        print(f"  Output details: {turn_data['output_tokens_details']}")

# Get usage for specific turn
turn_2_usage = await session.get_turn_usage(user_turn_number=2)
```

## 대화 분기

AdvancedSQLiteSession의 핵심 기능 중 하나는 임의의 사용자 메시지에서 대화 분기를 생성하여 대체 대화 경로를 탐색할 수 있는 능력입니다.

### 분기 생성

```python
# Get available turns for branching
turns = await session.get_conversation_turns()
for turn in turns:
    print(f"Turn {turn['turn']}: {turn['content']}")
    print(f"Can branch: {turn['can_branch']}")

# Create a branch from turn 2
branch_id = await session.create_branch_from_turn(2)
print(f"Created branch: {branch_id}")

# Create a branch with custom name
branch_id = await session.create_branch_from_turn(
    2, 
    branch_name="alternative_path"
)

# Create branch by searching for content
branch_id = await session.create_branch_from_content(
    "weather", 
    branch_name="weather_focus"
)
```

### 분기 관리

```python
# List all branches
branches = await session.list_branches()
for branch in branches:
    current = " (current)" if branch["is_current"] else ""
    print(f"{branch['branch_id']}: {branch['user_turns']} turns, {branch['message_count']} messages{current}")

# Switch between branches
await session.switch_to_branch("main")
await session.switch_to_branch(branch_id)

# Delete a branch
await session.delete_branch(branch_id, force=True)  # force=True allows deleting current branch
```

### 분기 워크플로 예시

```python
# Original conversation
result = await Runner.run(agent, "What's the capital of France?", session=session)
await session.store_run_usage(result)

result = await Runner.run(agent, "What's the weather like there?", session=session)
await session.store_run_usage(result)

# Create branch from turn 2 (weather question)
branch_id = await session.create_branch_from_turn(2, "weather_focus")

# Continue in new branch with different question
result = await Runner.run(
    agent, 
    "What are the main tourist attractions in Paris?", 
    session=session
)
await session.store_run_usage(result)

# Switch back to main branch
await session.switch_to_branch("main")

# Continue original conversation
result = await Runner.run(
    agent, 
    "How expensive is it to visit?", 
    session=session
)
await session.store_run_usage(result)
```

## 구조화된 쿼리

AdvancedSQLiteSession은 대화 구조와 콘텐츠를 분석하기 위한 여러 메서드를 제공합니다.

### 대화 분석

```python
# Get conversation organized by turns
conversation_by_turns = await session.get_conversation_by_turns()
for turn_num, items in conversation_by_turns.items():
    print(f"Turn {turn_num}: {len(items)} items")
    for item in items:
        if item["tool_name"]:
            print(f"  - {item['type']} (tool: {item['tool_name']})")
        else:
            print(f"  - {item['type']}")

# Get tool usage statistics
tool_usage = await session.get_tool_usage()
for tool_name, count, turn in tool_usage:
    print(f"{tool_name}: used {count} times in turn {turn}")

# Find turns by content
matching_turns = await session.find_turns_by_content("weather")
for turn in matching_turns:
    print(f"Turn {turn['turn']}: {turn['content']}")
```

### 메시지 구조

세션은 다음을 포함하여 메시지 구조를 자동으로 추적합니다:

- 메시지 유형(user, assistant, tool_call 등)
- 도구 호출의 도구 이름
- 턴 번호와 시퀀스 번호
- 분기 연관
- 타임스탬프

## 데이터베이스 스키마

AdvancedSQLiteSession은 기본 SQLite 스키마를 두 개의 추가 테이블로 확장합니다:

### message_structure 테이블

```sql
CREATE TABLE message_structure (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    session_id TEXT NOT NULL,
    message_id INTEGER NOT NULL,
    branch_id TEXT NOT NULL DEFAULT 'main',
    message_type TEXT NOT NULL,
    sequence_number INTEGER NOT NULL,
    user_turn_number INTEGER,
    branch_turn_number INTEGER,
    tool_name TEXT,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    FOREIGN KEY (session_id) REFERENCES agent_sessions(session_id) ON DELETE CASCADE,
    FOREIGN KEY (message_id) REFERENCES agent_messages(id) ON DELETE CASCADE
);
```

### turn_usage 테이블

```sql
CREATE TABLE turn_usage (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    session_id TEXT NOT NULL,
    branch_id TEXT NOT NULL DEFAULT 'main',
    user_turn_number INTEGER NOT NULL,
    requests INTEGER DEFAULT 0,
    input_tokens INTEGER DEFAULT 0,
    output_tokens INTEGER DEFAULT 0,
    total_tokens INTEGER DEFAULT 0,
    input_tokens_details JSON,
    output_tokens_details JSON,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    FOREIGN KEY (session_id) REFERENCES agent_sessions(session_id) ON DELETE CASCADE,
    UNIQUE(session_id, branch_id, user_turn_number)
);
```

## 전체 sample code

모든 기능을 포괄적으로 보여주는 [complete example](https://github.com/openai/openai-agents-python/tree/main/examples/memory/advanced_sqlite_session_example.py)을 확인하세요.

## API 레퍼런스

- [`AdvancedSQLiteSession`][agents.extensions.memory.advanced_sqlite_session.AdvancedSQLiteSession] - 메인 클래스
- [`Session`][agents.memory.session.Session] - 기본 세션 프로토콜