LangGraph

Установите адаптер для LangGraph 1.2:

pip install "protoprompt[langgraph]"

Store с изоляцией scope

ProtoPromptStoreAdapter реализует полный sync/async-контракт LangGraph BaseStore. Код графа продолжает видеть исходные логические namespace, а адаптер добавляет физический непрозрачный префикс из контролируемого хостом MemoryScope:

from langgraph.store.memory import InMemoryStore
from protoprompt import MemoryScope
from protoprompt.integrations import ProtoPromptStoreAdapter

store = ProtoPromptStoreAdapter(
    InMemoryStore(),
    scope=MemoryScope(tenant="acme", user="alice"),
)
store.put(("memories",), "contract", {"renewal": "May"})

Граница действует для get, put, delete, search, перечисления namespace, batch-операций и всех async-аналогов. Создавайте отдельный адаптер для каждого доверенного scope. Не собирайте MemoryScope из аргументов, которые сгенерировала модель.

Готовый узел контекста

Для graph.ainvoke используйте async-фабрику, для graph.invoke — sync:

from protoprompt.integrations import create_build_context_node

graph.add_node(
    "build_context",
    create_build_context_node(builder, chat_id="case-42"),
)

Узел читает state["query"], а при его отсутствии — последнее текстовое сообщение. Он записывает context и безопасный context_provenance без содержимого памяти. Поле messages не перезаписывается, поэтому узел корректно работает с message reducer. Через input_factory= доверенный код приложения может передать профиль и собственную политику ContextInput.

Кто владеет состоянием

Разделяйте два жизненных цикла:

• checkpointer LangGraph хранит состояние выполнения и историю конкретного треда;
• scoped Store LangGraph или backend protoprompt хранит межтредовую память.

Офлайн-пример показывает один профиль в двух тредах с независимой историей:

python examples/langgraph_memory.py