OpenAI Agents SDK

Extra protoprompt[agents] интегрируется с актуальным openai-agents 0.22 и совместим с protoprompt[mcp] в одном окружении.

ProtoPromptSession структурно реализует официальный Session protocol и делегирует хранение upstream SQLiteSession. Поэтому correction workflow не меняется:

from agents import Agent, RunConfig, Runner
from protoprompt.integrations import ProtoPromptSession

session = ProtoPromptSession("legal-chat", "agents.db")
assistant_item = await session.pop_item()
user_item = await session.pop_item()
await session.clear_session()  # long-term scoped memory не удаляется

Budgeted recall callback

Callback меняет только model-facing input. Agents SDK по-прежнему сохраняет только оригинальные items нового turn, поэтому recall и старая история не дублируются в session:

session = ProtoPromptSession("legal-chat", "agents.db")
callback = session.input_callback(
    budgeted_builder,
    system_prompt="Use recalled contract facts.",
)

result = await Runner.run(
    agent,
    "When does the contract renew?",
    session=session,
    run_config=RunConfig(session_input_callback=callback),
)

Сначала callback резервирует текущий new_input целиком и, при необходимости, output_reserve. Затем TokenBudgetedContextBuilder собирает scoped RAG/session/profile слои и заполняет оставшееся место самыми новыми history items. Structured content, tool_calls и другие поля текущего turn входят в budget; если обязательный input сам не помещается, callback выбрасывает TokenBudgetExceededError, а не отправляет переполненный запрос. Пары call/output из Responses, включая hosted MCP approval, допустимый SDK анонимный server-side tool search, потоковые shell/tool-search outputs и предшествующие reasoning items либо сохраняются, либо отбрасываются как единый граф зависимостей. Несколько programmatic tool call и их owned children могут в нём переплетаться без перестановки элементов. Input-only controls compaction_trigger и item_reference не попадают в recall перед новым turn, а encrypted reasoning сохраняется только вместе с настоящим model-emitted follower.

Если new_input начинается с output, весь его trailing history graph обязателен: при нехватке места callback выбрасывает ошибку, а не формирует частичный request. Анонимные server-side tool-search call/output сопоставляются по порядку SDK через границу history/new-input; client-side tool search обязан передавать call_id.

Офлайн-сравнение без API-ключа:

python examples/openai_agents_session.py

Не совмещайте client-managed Session с server-managed conversation_id/previous_response_id: у истории должен быть один владелец.