Neuron Memória + felülvizsgálati állapotgép

Megtekintés Markdownként Szerkesztés itt: GitHub Dokumentáció itt: 2cc7b2b

Ez a minta akkor hasznos, ha egy ügynöknek meg kell őriznie a beszélgetés kontextusát az ismétlődő emberi felülvizsgálati körök között, miközben a teljes életciklust továbbra is a Queuety vezényli.

A felülvizsgálati állapotgépért a Queuety felel, míg a Neuron kezeli a vázlatíró szál ügynökmemóriáját.

Miért hasznos itt a Neuron memóriája

Ha egy felülvizsgáló elutasít egy vázlatot és módosításokat kér, a következő ügynökhívásnak nem kell az egész kontextust a nulláról újra összeállítania.

A Neuron SQLChatHistory funkciója erre jól megfelel, mert az ügynök ugyanabban a beszélgetési szálban dolgozhat tovább, miközben a Queuety irányítja a felülvizsgálói döntéseket és a módosítási köröket.

A Neuron ügynök SQL által kezelt előzményekkel

PHP

namespace App\Neuron;

use NeuronAI\Agent\Agent;
use NeuronAI\Chat\History\ChatHistoryInterface;
use NeuronAI\Chat\History\SQLChatHistory;
use NeuronAI\Providers\AIProviderInterface;
use NeuronAI\Providers\Anthropic\Anthropic;
use NeuronAI\SystemPrompt;

final class EditorAgent extends Agent
{
    public function __construct(
        private readonly string $threadId,
        private readonly \PDO $pdo,
    ) {}

    protected function provider(): AIProviderInterface
    {
        return new Anthropic(
            key: $_ENV['ANTHROPIC_API_KEY'],
            model: $_ENV['ANTHROPIC_MODEL'],
        );
    }

    protected function chatHistory(): ChatHistoryInterface
    {
        return new SQLChatHistory(
            thread_id: $this->threadId,
            pdo: $this->pdo,
            table: 'neuron_chat_history',
            contextWindow: 50000,
        );
    }

    public function instructions(): string
    {
        return (string) new SystemPrompt(
            background: [
                'You are an editorial agent for long-form product briefs.',
                'Apply reviewer notes without losing the original intent.',
            ],
        );
    }
}

Első vázlat, majd módosítás ugyanabban a memóriaszálban

PHP

namespace App\StateMachines\Actions;

use App\Neuron\EditorAgent;
use NeuronAI\Chat\Messages\UserMessage;
use Queuety\Contracts\StateAction;

final class DraftBriefAction implements StateAction
{
    public function handle(array $state, ?string $event = null, array $event_payload = [], array $payload = []): array|string
    {
        // Queuety creates actions with `new DraftBriefAction()`, so build dependencies here.
        $pdo = new \PDO($_ENV['NEURON_DB_DSN'], $_ENV['NEURON_DB_USER'], $_ENV['NEURON_DB_PASSWORD']);

        $threadId = $state['neuron_thread_id'] ?? sprintf(
            'brief:%d:editor',
            $state['brief_id'],
        );

        $prompt = "Write the first draft for brief {$state['brief_id']}.";

        if ('reject' === $event) {
            $prompt = sprintf(
                'Revise the draft using these review notes: %s',
                $event_payload['reason'] ?? 'Tighten the draft and address reviewer concerns.',
            );
        }

        $agent = new EditorAgent($threadId, $pdo);
        $message = $agent->chat(
            new UserMessage($prompt)
        )->getMessage();

        return [
            'neuron_thread_id' => $threadId,
            'draft_markdown' => $message->getContent(),
            'review_round' => (int) ($state['review_round'] ?? 0) + 1,
            '_event' => 'draft_ready',
        ];
    }
}

A Queuety állapotgép

PHP

use Queuety\Enums\StateMachineStatus;
use Queuety\Queuety;

$machine_id = Queuety::machine('brief_review_session')
    ->version('brief-review-session.v1')
    ->state('drafting')
    ->action(DraftBriefAction::class)
    ->on('draft_ready', 'awaiting_review')
    ->state('awaiting_review')
    ->on('approve', 'completed')
    ->on('reject', 'drafting')
    ->state('completed', StateMachineStatus::Completed)
    ->dispatch([
        'brief_id' => 42,
    ]);

// Later, once the draft action has finished and the machine waits in `awaiting_review`:
Queuety::machine_event(
    $machine_id,
    'reject',
    [ 'reason' => 'Tighten the introduction and add pricing context.' ]
);

Queuety::machine_event(
    $machine_id,
    'approve',
    [ 'reviewer' => 'editor@example.com' ]
);

Az első kör belép a drafting állapotba, végrehajtja a sorba állított műveletet, majd a awaiting_review állapotba lép.

Ha a felülvizsgáló elutasítja a vázlatot, a gép visszalép a drafting állapotba. Mivel a reject esemény adatai átkerülnek a DraftBriefAction elembe, a következő vázlat felhasználhatja a felülvizsgáló megjegyzéseit anélkül, hogy elveszítené az eredeti Neuron szál előzményeit.

Miért átláthatóbb ez, mint a munkafolyamat ismétlése

Ez a probléma az életciklusról szól. A vázlat emberi felülvizsgálatra vár, a felülvizsgáló jóváhagyhatja vagy elutasíthatja, elutasítás esetén a munkamenet visszatér a vázlatíráshoz, jóváhagyás esetén pedig véget ér. Ez közvetlenebbül illeszkedik egy állapotgéphez, mint egy visszacsatolással rendelkező lineáris munkafolyamathoz.

A munkafolyamat állapota továbbra is kiváló az olyan vezénylési adatokhoz, mint a felülvizsgálati körök száma, a műtermékazonosítók, a munkafolyamat-azonosítók és az útválasztási döntések. A Neuron memóriája alkalmasabb a beszélgetési kontextushoz, például a korábbi utasításokhoz, az ismételt módosításokhoz és a modellválaszokhoz, amelyeket a vázlatíró szál részeként kell megőrizni.

A kettő együtt mindkét rendszernek azt a feladatot adja, amelyben a legjobb.

Mikor maradjon ez inkább munkafolyamat

Munkafolyamatot válassz, ha a felülvizsgálati út szigorúan körülhatárolt és végrehajtásközpontú, például:

Készíts egy vázlatot, várj egy jóváhagyásra, majd tedd közzé.

Állapotgépet válassz, ha a munkamenet többször is visszatérhet ugyanazokba az állapotokba, és a külső események irányítják az életciklust.