Lakebaseエージェントメモリ
AIエージェントのチャットセッションとメッセージをLakebaseに永続化し、ユーザーが会話を再開できるようにするとともに、エージェントがデプロイをまたいで過去のターンを参照して推論できるようにします。
AI で構築する
- 以下のプロンプトをコピーします
- Cursor、Claude Code、Codex、または任意のコーディングエージェントに貼り付けます
- エージェントが途中で質問しながら、希望どおりのものを構築します
テンプレートを初めて使う方へ：こちらで詳しく見る
完了すると、次のものが得られます。
- 会話を保存するための Lakebase 上のリレーショナル schema (chats テーブルと messages テーブル)
- チャットのやり取り (ユーザー入力、アシスタントの応答、ツール呼び出し) をすべて永続的に保存する仕組み
- ユーザーが過去のチャットセッションに戻り、続きから再開できるアプリ
- 再起動や deploy、マシンの変更をまたいで維持されるエージェントのメモリ
Prerequisites
開始する前に、以下の Databricks ワークスペース機能が有効になっていることを確認してください。いずれかの確認に失敗した場合は、ワークスペース管理者に機能の有効化を依頼してください。
- Lakebase Postgres が利用可能であること。
databricks postgres list-projects --profile <PROFILE>を実行し、コマンドが成功することを確認します (一覧が空でも問題ありません) 。not enabledエラーが返る場合、このワークスペースではこの ID で Lakebase を利用できません。 - Databricks Apps が有効であること。
databricks apps list --profile <PROFILE>を実行し、コマンドが成功することを確認します (一覧が空でも問題ありません) 。チャットの永続化レイヤーは、Databricks Apps に deploy された AppKit app 内で動作します。 - Lakebase を接続済みのスキャフォールディング済み AppKit app があること。 先に Create a Lakebase Project と Lakebase Data Persistence の templates を完了してください。このテンプレートでは、その setup の上にチャット用テーブルを追加します。
