Neuron Memória + máquina de estados de revisão
Este padrão é útil quando um agente precisa manter o contexto da conversa entre várias rodadas de revisão humana, mas o ciclo de vida geral ainda deve ser orquestrado por Queuety.
Queuety gerencia a máquina de estados de revisão, enquanto Neuron gerencia a memória do agente para a conversa de redação.
Por que a memória Neuron ajuda neste caso
Se um revisor rejeitar um rascunho e pedir alterações, a próxima chamada do agente não deve precisar reconstruir todo o contexto do zero.
O SQLChatHistory de Neuron é ideal para isso, pois o agente pode continuar trabalhando na mesma conversa enquanto Queuety encaminha as decisões do revisor e as rodadas de revisão.
O agente Neuron com histórico baseado em SQL
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.',
],
);
}
}
Redija uma vez e revise usando a mesma conversa como memória
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 máquina de estados Queuety
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' ]
);
A primeira passagem entra em drafting, executa a ação enfileirada e faz a transição para awaiting_review.
Se o revisor rejeitar o rascunho, a máquina volta para drafting. Como o payload do evento reject é passado para DraftBriefAction, o próximo rascunho pode usar as observações do revisor sem perder o histórico original da conversa Neuron.
Por que isso é mais simples do que repetir um fluxo de trabalho
Este problema é orientado pelo ciclo de vida. Um rascunho aguarda a revisão humana, um revisor pode aprová-lo ou rejeitá-lo, a rejeição retorna a sessão à redação e a aprovação encerra a sessão. Isso se encaixa melhor em uma máquina de estados do que em um fluxo de trabalho linear com um ciclo de retorno.
O estado do fluxo de trabalho continua sendo excelente para fatos de orquestração, como número da rodada de revisão, IDs de artefatos, IDs de fluxos de trabalho e decisões de encaminhamento. A memória Neuron é mais adequada para o contexto da conversa, como prompts anteriores, revisões iterativas e respostas do modelo que devem continuar na conversa de redação.
Usar os dois permite que cada sistema faça o que sabe fazer melhor.
Quando manter isso como um fluxo de trabalho
Prefira um fluxo de trabalho quando o processo de revisão tiver escopo bem definido e for orientado à execução, por exemplo:
Gere um rascunho, aguarde uma aprovação e publique.
Prefira uma máquina de estados quando a sessão puder revisitar os mesmos estados várias vezes e eventos externos conduzirem o ciclo de vida.