Agent 上下文工程：用会话状态管理长任务记忆

在多轮对话或较长的自动化任务中，Agent 不仅要记住用户刚刚说过的话，还要在中断后继续执行，并控制上下文长度与成本。本文依据 OpenAI Agents SDK 官方 Sessions 文档进行中文改写，聚焦会话状态这一层工程能力。

一、为什么需要会话状态
如果每次调用都手动拼接历史消息，容易遗漏工具调用、重复注入内容，也很难在审批或网络中断后恢复。Sessions 为某个会话保存对话项；下一次 Runner.run 使用同一个会话对象时，SDK 会先取回历史，再把本轮新增的用户消息、模型回复和工具调用写回，从而形成连续上下文。

二、选择合适的存储
快速原型可使用内存会话；需要跨进程或重启保留记录时，可采用 SQLiteSession，以会话 ID 区分用户或业务流程。生产环境应给会话设置生命周期、访问权限和容量上限，定期清理长期不再使用的记录。

三、处理中断与长任务
当一次运行因工具审批而暂停，恢复时继续使用同一个会话实例（或指向同一存储的实例），就能保留原来的上下文。对于超长任务，可把阶段结果写成结构化摘要，只保留后续步骤需要的证据；不要把无关日志无限追加到提示中。

四、上下文边界与成本
会话记忆不等于把所有历史都暴露给模型。应用层可以按租户隔离会话，按时间或主题裁剪记录，并在敏感字段进入模型前脱敏。监控每轮输入 token、工具调用次数和失败重试率，才能判断记忆带来的收益是否抵消了额外成本。

五、落地清单
1. 为每个业务流程生成稳定且不可猜的 session ID；
2. 明确保存、清理和导出策略；
3. 将审批恢复、超时重试作为同一会话的测试场景；
4. 让工具结果带有来源和时间，便于后续追溯；
5. 对会话数据做最小权限访问和敏感信息过滤。

结语
会话是 Agent 的状态层，不是简单的聊天记录表。把存储、恢复、裁剪和观测一起设计，才能让长任务在真实环境中稳定延续。

参考来源（OpenAI 官方文档）：
https://openai.github.io/openai-agents-python/sessions/