feat(conversation_service): implement core session management with OT…

.gitignore

@@ -105,3 +105,12 @@ dmypy.json
 uv.lock
 coverage.json
 coverage.json
+
+# examples
+examples/conversation_service_adk_example.py
+examples/conversation_service_adk_data.py
+examples/conversation_service_langchain_example.py
+examples/conversation_service_langchain_data.py
+examples/conversation_service_verify.py
+examples/Langchain_His_example.py
+examples/agent-quickstart-langchain/

Makefile

@@ -149,5 +149,5 @@ mypy-check: ## 运行 mypy 类型检查
 .PHONY: coverage
 coverage: ## 运行测试并显示覆盖率报告（全量代码 + 增量代码）
 	@echo "📊 运行覆盖率测试..."
-	@uv run python scripts/check_coverage.py
+	@uv run --python ${PYTHON_VERSION} --all-extras python scripts/check_coverage.py $(COVERAGE_ARGS)
 

agentrun/conversation_service/README.md

@@ -0,0 +1,288 @@
+# Conversation Service
+
+为不同 Agent 开发框架提供**统一的会话状态持久化**能力，底层存储选用阿里云 TableStore（OTS，宽表模型）。
+
+## 架构概览
+
+采用 **统一存储 + 中心 Service + 薄 Adapter** 的三层设计：
+
+```
+ADK Agent ──→ OTSSessionService ──┐
+                                  │    ┌─────────────┐    ┌─────────┐
+LangChain ──→ OTSChatMessageHistory ──→│ SessionStore │───→│  OTS    │
+                                  │    │ (业务逻辑层)  │───→│ Tables  │
+LangGraph ──→ (LG Adapter)  ─────┘    └─────────────┘    └─────────┘
+                                              │
+                                        OTSBackend
+                                       (存储操作层)
+```
+
+- **SessionStore**：核心业务层，理解 OTS 表结构，提供 Session / Event / State 的 CRUD、级联删除、三级状态合并等统一接口。
+- **OTSBackend**：存储操作层，封装 TableStore SDK 的底层调用。
+- **Adapter**：薄适配层，仅负责框架数据模型转换。
+
+## 快速开始
+
+### 前置条件
+
+- 阿里云账号，配置 AK/SK 环境变量
+- AgentRun 平台上已创建 MemoryCollection（包含 OTS 实例配置）
+
+### 安装
+
+```bash
+pip install agentrun
+```
+
+### 初始化
+
+**方式一（推荐）：通过 MemoryCollection 自动获取 OTS 连接信息**
+
+```python
+from agentrun.conversation_service import SessionStore
+
+# 环境变量：AGENTRUN_ACCESS_KEY_ID / AGENTRUN_ACCESS_KEY_SECRET
+store = SessionStore.from_memory_collection("your-memory-collection-name")
+
+# 首次使用时创建表
+store.init_tables()
+```
+
+`from_memory_collection()` 内部自动完成：
+1. 调用 AgentRun API 获取 MemoryCollection 配置
+2. 从中提取 OTS 的 endpoint 和 instance_name
+3. 从 `Config` 读取 AK/SK 凭证
+4. 构建 OTSClient 和 OTSBackend
+
+**方式二：手动传入 OTSClient**
+
+```python
+import tablestore
+from agentrun.conversation_service import SessionStore, OTSBackend
+
+ots_client = tablestore.OTSClient(
+    endpoint, access_key_id, access_key_secret, instance_name,
+    retry_policy=tablestore.WriteRetryPolicy(),
+)
+backend = OTSBackend(ots_client)
+store = SessionStore(backend)
+store.init_tables()
+```
+
+### 表初始化策略
+
+表和索引按用途分组创建，避免创建不必要的表：
+
+| 方法 | 创建的资源 | 适用场景 |
+|------|-----------|---------|
+| `init_core_tables()` | Conversation + Event + 二级索引 | 所有框架 |
+| `init_state_tables()` | State + App_state + User_state | ADK 三级 State |
+| `init_search_index()` | 多元索引（conversation_search_index） | 需要搜索/过滤 |
+| `init_tables()` | 以上全部 | 快速开发 |
+
+> 多元索引创建耗时较长（数秒级），建议与核心表创建分离，不阻塞核心流程。
+
+## 使用示例
+
+### Google ADK 集成
+
+```python
+import asyncio
+from agentrun.conversation_service import SessionStore
+from agentrun.conversation_service.adapters import OTSSessionService
+from google.adk.agents import Agent
+from google.adk.runners import Runner
+
+# 初始化
+store = SessionStore.from_memory_collection("my-collection")
+store.init_tables()
+session_service = OTSSessionService(session_store=store)
+
+# 创建 Agent + Runner
+agent = Agent(name="assistant", model=my_model, instruction="...")
+runner = Runner(agent=agent, app_name="my_app", session_service=session_service)
+
+# 对话自动持久化到 OTS
+async def chat():
+    session = await session_service.create_session(
+        app_name="my_app", user_id="user_1"
+    )
+    async for event in runner.run_async(
+        user_id="user_1", session_id=session.id, new_message=content
+    ):
+        ...
+
+asyncio.run(chat())
+```
+
+### LangChain 集成
+
+```python
+from agentrun.conversation_service import SessionStore
+from agentrun.conversation_service.adapters import OTSChatMessageHistory
+from langchain_core.messages import HumanMessage, AIMessage
+
+# 初始化
+store = SessionStore.from_memory_collection("my-collection")
+store.init_core_tables()
+
+# 创建消息历史（自动关联 Session）
+history = OTSChatMessageHistory(
+    session_store=store,
+    agent_id="my_agent",
+    user_id="user_1",
+    session_id="session_1",
+)
+
+# 添加消息（自动持久化到 OTS）
+history.add_message(HumanMessage(content="你好"))
+history.add_message(AIMessage(content="你好！有什么可以帮你的？"))
+
+# 读取历史消息
+for msg in history.messages:
+    print(f"{msg.type}: {msg.content}")
+```
+
+### 直接使用 SessionStore
+
+```python
+from agentrun.conversation_service import SessionStore
+
+store = SessionStore.from_memory_collection("my-collection")
+store.init_tables()
+
+# Session CRUD
+session = store.create_session("agent_1", "user_1", "sess_1", summary="测试会话")
+sessions = store.list_sessions("agent_1", "user_1")
+
+# Event CRUD
+event = store.append_event("agent_1", "user_1", "sess_1", "message", {"text": "hello"})
+events = store.get_events("agent_1", "user_1", "sess_1")
+recent = store.get_recent_events("agent_1", "user_1", "sess_1", n=10)
+
+# 三级 State 管理（ADK 概念）
+store.update_app_state("agent_1", {"model": "qwen-max"})
+store.update_user_state("agent_1", "user_1", {"language": "zh-CN"})
+store.update_session_state("agent_1", "user_1", "sess_1", {"topic": "weather"})
+merged = store.get_merged_state("agent_1", "user_1", "sess_1")
+# merged = app_state <- user_state <- session_state（浅合并）
+
+# 多元索引搜索
+results, total = store.search_sessions(
+    "agent_1",
+    summary_keyword="天气",
+    updated_after=1700000000000000,
+    limit=20,
+)
+
+# 级联删除（Event → State → Session 行）
+store.delete_session("agent_1", "user_1", "sess_1")
+```
+
+## API 参考
+
+### SessionStore
+
+核心业务层，所有方法同时提供同步和异步（`_async` 后缀）版本。
+
+**工厂方法**
+
+| 方法 | 说明 |
+|------|------|
+| `from_memory_collection(name, *, config, table_prefix)` | 通过 MemoryCollection 名称创建实例 |
+
+**初始化**
+
+| 方法 | 说明 |
+|------|------|
+| `init_tables()` | 创建所有表和索引 |
+| `init_core_tables()` | 创建核心表 + 二级索引 |
+| `init_state_tables()` | 创建三张 State 表 |
+| `init_search_index()` | 创建多元索引 |
+
+**Session 管理**
+
+| 方法 | 说明 |
+|------|------|
+| `create_session(agent_id, user_id, session_id, ...)` | 创建新会话 |
+| `get_session(agent_id, user_id, session_id)` | 获取单个会话 |
+| `list_sessions(agent_id, user_id, limit)` | 列出用户会话（按 updated_at 倒序） |
+| `list_all_sessions(agent_id, limit)` | 列出 agent 下所有会话 |
+| `search_sessions(agent_id, *, user_id, summary_keyword, ...)` | 多元索引搜索会话 |
+| `update_session(agent_id, user_id, session_id, *, version, ...)` | 更新会话属性（乐观锁） |
+| `delete_session(agent_id, user_id, session_id)` | 级联删除会话 |
+
+**Event 管理**
+
+| 方法 | 说明 |
+|------|------|
+| `append_event(agent_id, user_id, session_id, event_type, content)` | 追加事件 |
+| `get_events(agent_id, user_id, session_id)` | 获取全部事件（正序） |
+| `get_recent_events(agent_id, user_id, session_id, n)` | 获取最近 N 条事件 |
+| `delete_events(agent_id, user_id, session_id)` | 删除会话下所有事件 |
+
+**State 管理**
+
+| 方法 | 说明 |
+|------|------|
+| `get_session_state / update_session_state` | 会话级状态读写 |
+| `get_app_state / update_app_state` | 应用级状态读写 |
+| `get_user_state / update_user_state` | 用户级状态读写 |
+| `get_merged_state(agent_id, user_id, session_id)` | 三级状态浅合并 |
+
+### 框架适配器
+
+| 适配器 | 框架 | 基类 |
+|--------|------|------|
+| `OTSSessionService` | Google ADK | `BaseSessionService` |
+| `OTSChatMessageHistory` | LangChain | `BaseChatMessageHistory` |
+
+### 领域模型
+
+| 模型 | 说明 |
+|------|------|
+| `ConversationSession` | 会话对象（含 agent_id, user_id, session_id, summary, labels 等） |
+| `ConversationEvent` | 事件对象（含 seq_id 自增序号、type、content、raw_event） |
+| `StateData` | 状态数据对象（含 state 字典、version 乐观锁） |
+| `StateScope` | 状态作用域枚举：APP / USER / SESSION |
+
+## OTS 表结构
+
+共五张表 + 一个二级索引 + 一个多元索引：
+
+| 表名 | 主键 | 用途 |
+|------|------|------|
+| `conversation` | agent_id, user_id, session_id | 会话元信息 |
+| `event` | agent_id, user_id, session_id, seq_id (自增) | 事件/消息流 |
+| `state` | agent_id, user_id, session_id | 会话级状态 |
+| `app_state` | agent_id | 应用级状态 |
+| `user_state` | agent_id, user_id | 用户级状态 |
+| `conversation_secondary_index` | agent_id, user_id, updated_at, session_id | 二级索引（list 热路径） |
+| `conversation_search_index` | 多元索引 | 全文搜索 / 标签过滤 / 组合查询 |
+
+> 表名支持通过 `table_prefix` 参数添加前缀，实现多租户隔离。
+
+## 示例代码
+
+| 文件 | 说明 |
+|------|------|
+| [`conversation_service_adk_agent.py`](../../examples/conversation_service_adk_agent.py) | ADK Agent 完整对话示例，自动持久化到 OTS |
+| [`conversation_service_adk_example.py`](../../examples/conversation_service_adk_example.py) | ADK 数据读写验证（Session / Event / State） |
+| [`conversation_service_adk_data.py`](../../examples/conversation_service_adk_data.py) | ADK 模拟数据填充 + 多元索引搜索验证 |
+| [`conversation_service_langchain_example.py`](../../examples/conversation_service_langchain_example.py) | LangChain 消息历史读写验证 |
+| [`conversation_service_langchain_data.py`](../../examples/conversation_service_langchain_data.py) | LangChain 模拟数据填充 |
+| [`conversation_service_verify.py`](../../examples/conversation_service_verify.py) | 端到端 CRUD 验证脚本 |
+
+## 环境变量
+
+| 变量 | 说明 | 必填 |
+|------|------|------|
+| `AGENTRUN_ACCESS_KEY_ID` | 阿里云 Access Key ID | 是（使用 `from_memory_collection` 时） |
+| `AGENTRUN_ACCESS_KEY_SECRET` | 阿里云 Access Key Secret | 是（使用 `from_memory_collection` 时） |
+| `ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_ID` | 备选 AK 环境变量 | 否（AK 候选） |
+| `ALIBABA_CLOUD_ACCESS_KEY_SECRET` | 备选 SK 环境变量 | 否（SK 候选） |
+| `MEMORY_COLLECTION_NAME` | MemoryCollection 名称（示例脚本使用） | 否 |
+
+## 设计文档
+
+详细的表设计、访问模式分析和分层架构说明见 [conversation_design.md](./conversation_design.md)。

agentrun/conversation_service/__init__.py

@@ -0,0 +1,44 @@
+"""Conversation Service 模块。
+
+为不同 Agent 开发框架提供会话状态持久化能力，
+持久化数据库选用阿里云 TableStore（OTS，宽表模型）。
+
+使用方式::
+
+    # 方式一（推荐）：通过 MemoryCollection 自动获取 OTS 连接信息
+    from agentrun.conversation_service import SessionStore
+
+    store = SessionStore.from_memory_collection("your-memory-collection-name")
+    store.init_tables()
+
+    # 方式二：手动传入 OTSClient
+    import tablestore
+    from agentrun.conversation_service import SessionStore, OTSBackend
+
+    ots_client = tablestore.OTSClient(
+        endpoint, access_key_id, access_key_secret, instance_name,
+    )
+    backend = OTSBackend(ots_client)
+    store = SessionStore(backend)
+    store.init_tables()
+"""
+
+from agentrun.conversation_service.model import (
+    ConversationEvent,
+    ConversationSession,
+    StateData,
+    StateScope,
+)
+from agentrun.conversation_service.ots_backend import OTSBackend
+from agentrun.conversation_service.session_store import SessionStore
+
+__all__ = [
+    # 核心服务
+    "SessionStore",
+    "OTSBackend",
+    # 领域模型
+    "ConversationSession",
+    "ConversationEvent",
+    "StateData",
+    "StateScope",
+]