এই পোস্টটি একটি স্টেটফুল LangGraph AI এজেন্ট নিয়ে ধারাবাহিকতার অংশ যা ১৫-মিনিটের বুকিং ওয়ার্কফ্লো পরিচালনা করে। Streamlit UI দিয়ে ঘেরা, এজেন্ট প্রশ্নের উত্তর দেয়, দাম হিসাব করে, অপ্টিমাইজড স্লট প্রস্তাব করে এবং অ্যাপয়েন্টমেন্ট নিশ্চিত করে। একে সঠিক পণ্যে রূপান্তর করতে, লেখক ইন-মেমোরি অ্যাডাপ্টারগুলিকে একটি নিবেদিত ব্যাকএন্ড দিয়ে প্রতিস্থাপন করেন।

আগে, সিস্টেম কথোপকথনের অবস্থা জন্য ইন-মেমোরি চেকপয়েন্টার এবং বুকিংয়ের জন্য একটি সাধারণ পাইথন তালিকা নির্ভর ছিল। যেহেতু ডেমো প্রক্রিয়াটি পুনরায় চালু করার সময় স্থায়িত্ব ব্যর্থ হয়েছিল, সেশন A সেশন B দ্বারা তৈরি বুকিং দেখতে পারেনি। এজেন্ট এমনকি পুরানো ইন-মেমোরি ভিউয়ের উপর ভিত্তি করে স্লট অফার করত, যা ডাবল বুকিংয়ের ঝুঁকি তৈরি করত।

PostgreSQL বাস্তবায়ন করে বুকিং এবং টেকনিশিয়ানের তথ্য সংশ্লিষ্ট টেবিলে সংরক্ষণ করে এই সমস্যাগুলো সমাধান করা হয়। এটি একাধিক ফ্রন্টএন্ডকে নিরাপদে একই ব্যাকএন্ড শেয়ার করতে দেয়। যদিও এজেন্টের গ্রাফ স্টেট এখনও মেমোরিতে কাজ করে, স্থায়িত্ব এবং শিডিউলিং লজিক ডেটাবেস দ্বারা নিরাপদে পরিচালিত হয়, যা বাস্তব ব্যবসায়িক কার্যক্রম সক্ষম করে।

প্রধান এনটিটি: কোম্পানি: Towards Data Science