Naar de inhoud springen

Zoek in de documentatie

Typ om elke pagina van de documentatie te doorzoeken.

Documentatiemenu
UitlegDoelgroep · Ontwikkelaars & bijdragers

Domeinmodel van entiteiten

De entiteiten achter elke Agent-Lab-applicatie — en hoe ze worden opgeslagen

Deze pagina is automatisch vanuit het Engels vertaald. Bij verschillen geldt het origineel.Het origineel in het Engels lezen

Agent-Lab-applicaties delen één domeinmodel, gedefinieerd in agent_lab/domain/. Hetzelfde model drijft de REST API-schema's, de persistentielaag en de agent-runtime aan — leer het één keer en je weet wat elk endpoint leest en schrijft.

Domeinmodel van entiteiten

Entiteiten

Entiteit Wat het modelleert
Agent Een instantie van een LLM-agent — agent_name, agent_type (gevalideerd tegen het register), een actief-vlag en tijdstempels. Eén implementatie, veel geconfigureerde instanties.
AgentSettings Key-value-configuratie van een agentinstantie: prompts (Jinja2-templates), collectienamen, temperature, aangepaste waarden. Maximaal 16.000 tekens per waarde — hier stem je het gedrag van de agent af via POST /agents/update_setting.
LanguageModel Een taalmodel dat beschikbaar is voor agents, met de verbinding naar de leverancier.
LanguageModelSettings Parameters per model (temperature, max tokens, …), beheerd via de /llms-endpoints.
Integration Een externe integratie (bijv. een AI-leverancier) en de configuratie ervan. Secrets worden opgeslagen in Vault, nooit in de database.
Message Eén beurt in een gesprek: rol (human / assistant / tool), inhoud, response_data en threadkoppelingen (replies_to). Opgeslagen samen met het geheugen van de agent via LangGraph-checkpoints.
Attachment Een bestand dat aan een bericht is gekoppeld: ruwe inhoud, geparste inhoud en de verwijzing naar de embeddingscollectie die voor retrieval wordt gebruikt.

Een voorbeeld van opgeslagen agentinstellingen — prompts en aangepaste waarden voor de voice memos-agent — uit notebooks/08_test_agent_type-multiagent-voice-assistant.ipynb:

Voorbeeld van agentinstellingen

Waar data wordt opgeslagen

Agent-Lab gebruikt drie PostgreSQL-databases (plus Redis) — ingericht volgens de deploymenthandleiding en geconfigureerd via db.url, db.vectors en db.checkpoints (zie de Configuratiereferentie):

Opslag Inhoud
db.url Relationele data: agents, instellingen, modellen, integraties, berichten, bijlagen
db.vectors pgvector-embeddings — vector search en retrieval (/attachments/embeddings)
db.checkpoints LangGraph-checkpointdata — geheugen van de agent over interacties heen
Redis (broker.url) Pub/sub-broker voor statusupdates van langlopende bewerkingen; ook opslag van MCP OAuth-clients

Beveiliging en beheer van secrets

Secrets — inloggegevens van integraties, API-sleutels van modellen, de configuratiepayload zelf — worden beheerd met Vault. De database slaat verwijzingen op; de gevoelige waarden worden bij het opstarten en op aanvraag uit Vault opgehaald. Zie Secrets met Vault en de Configuratiereferentie.