Эта публикация продолжает серию о состоянии LangGraph ИИ-агента, обрабатывающего рабочий процесс бронирования на 15 минут. Обернутый в интерфейс Streamlit, агент отвечает на запросы, рассчитывает цены, предлагает оптимизированные слоты и подтверждает записи. Чтобы превратить это в полноценный продукт, автор заменяет адаптеры в памяти на выделенный бэкенд.

Ранее система полагалась на чекпоинтер в памяти для состояния разговора и простой список Python для бронирований. Поскольку при перезапуске демо-процесса данные не сохранялись, сеанс A не мог видеть бронирования, созданные сеансом B. Агент даже предлагал слоты на основе устаревшего представления в памяти, что рисковало привести к двойному бронированию.

Внедрение PostgreSQL решает эти проблемы, храня бронирования и информацию о техниках в связанных таблицах. Это позволяет нескольким фронтендам безопасно использовать один и тот же бэкенд. Хотя состояние графа агента по-прежнему работает в памяти, сохранение данных и логика расписания надежно управляются базой данных, что обеспечивает реальную бизнес-операционную деятельность.

Ключевые сущности: Компании: Towards Data Science