Memória de Agente do Lakebase
Persista as sessões e mensagens de chat do seu agente de IA no Lakebase para que os usuários possam retomar conversas e seu agente possa raciocinar sobre interações anteriores entre implantações.
Crie com IA
- Copie o prompt abaixo
- Cole-o no Cursor, Claude Code, Codex ou em qualquer agente de programação
- Seu agente cria o app, fazendo perguntas ao longo do processo para que o resultado seja exatamente como você deseja
Não conhece os modelos? Saiba mais aqui
Ao concluir, você terá:
- Um schema relacional (tabelas chats e messages) no Lakebase para armazenar conversas
- Persistência durável de cada turno do chat: entrada do usuário, respostas do assistente e chamadas de ferramentas
- Um app em que os usuários podem voltar a sessões de chat anteriores e continuar de onde pararam
- Memória do agent que sobrevive a reinicializações, deploys e mudanças de máquina
Prerequisites
Verifique se estes recursos do workspace do Databricks estão habilitados antes de começar. Se alguma verificação falhar, peça ao administrador do workspace que habilite o recurso.
- Lakebase Postgres disponível. Execute
databricks postgres list-projects --profile <PROFILE>e confirme que o comando é executado com sucesso (uma lista vazia não é problema). Um erronot enabledindica que o Lakebase não está disponível para essa identidade neste workspace. - Databricks Apps habilitado. Execute
databricks apps list --profile <PROFILE>e confirme que o comando é executado com sucesso (uma lista vazia não é problema). A camada de persistência do chat é executada dentro de um app AppKit implantado no Databricks Apps. - Um app AppKit gerado com o Lakebase já configurado. Conclua primeiro os modelos Criar um projeto Lakebase e Lakebase Data Persistence. Este modelo acrescenta tabelas de chat a essa configuração.
