Estrategia de memoria episódica
La memoria episódica captura fragmentos significativos de las interacciones entre el usuario y el sistema para que las aplicaciones puedan recordar el contexto de una manera que resulte centrada y relevante. En lugar de almacenar todos los eventos sin procesar, identifica los momentos importantes, los resume en registros compactos y los organiza para que el sistema pueda recuperar lo que importa sin hacer ruido. Esto crea una experiencia más adaptativa e inteligente al permitir que los modelos comprendan cómo ha evolucionado el contexto a lo largo del tiempo.
Su punto fuerte proviene de tener un contexto estructurado que abarca muchas interacciones y, al mismo tiempo, sigue siendo eficiente a la hora de almacenar, buscar y actualizar. Los desarrolladores obtienen un equilibrio entre frescura, precisión y continuidad a largo plazo sin necesidad de diseñar sus propios procesos de resumen.
Las reflexiones se basan en registros episódicos mediante el análisis de episodios pasados para sacar a la luz ideas, patrones y conclusiones de alto nivel. En lugar de simplemente recuperar lo que pasó, las reflexiones ayudan al sistema a entender por qué son importantes ciertos eventos y cómo deberían influir en el comportamiento futuro. Convierten la experiencia en bruto en una guía que la aplicación puede utilizar de forma inmediata, lo que proporciona a los modelos una forma de aprender de la historia.
Su valor proviene de anteponer la información a momentos o episodios individuales y de crear un conocimiento duradero que mejora la toma de decisiones, la personalización y la coherencia. Esto ayuda a las aplicaciones a evitar la repetición de errores, a adaptarse más rápidamente a las preferencias de los usuarios y a comportarse de forma coherente durante períodos prolongados.
Los clientes deben usar la memoria episódica en cualquier escenario en el que comprender una secuencia de interacciones pasadas mejore la calidad, así como en aquellos escenarios en los que sea importante mejorar a largo plazo. Los casos de uso ideales incluyen las conversaciones de atención al cliente, los flujos de trabajo impulsados por los agentes, los asistentes de código que se basan en el historial de las sesiones, las herramientas de productividad personal, los flujos de resolución de problemas o de diagnóstico y las aplicaciones que necesitan un contexto basado en hechos reales anteriores y no en perfiles estáticos.
Al utilizar la estrategia episódica, detecta AgentCore automáticamente la finalización de los episodios en las conversaciones y procesa los eventos en registros de episodios estructurados.
Pasos de la estrategia
La estrategia de memoria episódica incluye los siguientes pasos:
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Extracción: analiza el episodio en curso y determina si el episodio está completo.
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Consolidación: cuando se completa un episodio, combina las extracciones en un solo episodio.
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Reflexión: se generan ideas a lo largo de los episodios.
Resultado de la estrategia
La estrategia de memoria episódica devuelve XML-formatted resultados tanto para los episodios como para las reflexiones. Cada episodio se divide en una situación, una intención, una evaluación, una justificación y una reflexión a nivel de episodio. A medida que avanza la interacción, el episodio se analiza paso a paso. Puede utilizar esta información para comprender mejor el orden de las operaciones y el uso de las herramientas.
Ejemplos de episodios capturados por esta estrategia
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Una interacción de despliegue de código en la que el agente seleccionó herramientas específicas, detectó un error y lo resolvió satisfactoriamente mediante un enfoque alternativo.
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Una tarea de reprogramación de citas que reflejaba la intención del usuario, la decisión del agente de utilizar una herramienta concreta y el resultado satisfactorio.
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Un flujo de trabajo de procesamiento de datos que documentaba qué parámetros permitían un rendimiento óptimo para un tipo de datos específico.
La estrategia episódica incluye pasos de extracción y consolidación de la memoria (compartidos con otras estrategias). Además, la estrategia episódica también genera reflexiones, que analizan los episodios en segundo plano a medida que se producen las interacciones. Las reflexiones se consolidan a lo largo de varios episodios para extraer información más amplia que permita identificar estrategias y patrones exitosos, posibles mejoras, modos de falla comunes y lecciones aprendidas que abarcan múltiples interacciones.
Algunos ejemplos de reflexiones incluyen
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Identificar qué combinaciones de herramientas conducen consistentemente a resultados exitosos en tipos de tareas específicos.
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Reconocer los patrones de los intentos fallidos y los enfoques que los resolvieron.
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Extraer las mejores prácticas de varios episodios exitosos con escenarios similares.
La siguiente imagen esquematiza la estrategia de memoria episódica:
Al hacer referencia a los episodios almacenados, su agente puede recuperar experiencias pasadas relevantes mediante búsquedas semánticas y reflexiones de revisión para evitar repetir enfoques fallidos y adaptar las estrategias exitosas a nuevos contextos. Esta estrategia es útil para los agentes que se benefician de la identificación de patrones, necesitan actualizar continuamente la información, mantener la coherencia en todas las interacciones y requieren contexto y razonamiento en lugar de conocimientos estáticos para tomar decisiones.
Temas
Espacios de nombres
Cuando se crea una memoria con la estrategia episódica, se definen espacios de nombres en los que se almacenan los episodios y las reflexiones.
nota
Independientemente del espacio de nombres en el que se almacenen los episodios, los episodios siempre se crean a partir de una sola sesión.
Los episodios suelen almacenarse en uno de los siguientes espacios de nombres:
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/strategy/{memoryStrategyId}/— Almacena los episodios a nivel de estrategia. Los episodios que tienen actores diferentes o que provienen de sesiones diferentes, pero que pertenecen a la misma estrategia, se almacenan en el mismo espacio de nombres. -
/strategy/{memoryStrategyId}/actor/{actorId}/— Almacena todos los episodios a nivel de actor. Los episodios que provienen de sesiones diferentes, pero que pertenecen al mismo actor, se almacenan en el mismo espacio de nombres. -
/strategy/{memoryStrategyId}/actor/{actorId}/session/{sessionId}/— Almacena todos los episodios a nivel de sesión. Los episodios que pertenecen a la misma sesión se almacenan en el mismo espacio de nombres.
Las reflexiones deben coincidir con el mismo patrón de espacio de nombres que los episodios, pero las reflexiones pueden estar menos anidadas. Por ejemplo, si tu espacio de nombres episódico es/strategy/{memoryStrategyId}/actor/{actorId}/, puedes usar los siguientes espacios de nombres para reflections:
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/strategy/{memoryStrategyId}/actor/{actorId}/— Se extraerá información sobre todos los episodios de un actor. -
/strategy/{memoryStrategyId}/— Se extraerá información de todos los episodios y de todos los actores para la estrategia.
importante
Como las reflexiones pueden abarcar varios actores dentro del mismo recurso de memoria, tenga en cuenta las implicaciones de privacidad del análisis entre actores al recuperar reflexiones. Considere la posibilidad de utilizar barandillas junto con la memoria
¿Cuál es la mejor manera de recuperar los episodios para mejorar el rendimiento del agente
Hay varias formas de utilizar la memoria episódica:
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Dentro de tu código de agente
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Al iniciar una nueva tarea, configure a su agente para que realice una consulta solicitando los episodios y reflexiones más similares. También busque episodios relevantes y reflexiones posteriores basadas en alguna lógica.
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Al crear recuerdos a corto plazo CreateEvent, incluir
TOOLresultados arrojará resultados óptimos. -
En el caso de episodios similares de éxito, linealiza los turnos dentro del episodio y deja que el agente se centre únicamente en los pasos principales
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Manualmente
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Mire sus reflexiones o episodios fallidos y considere si algunos problemas podrían resolverse con actualizaciones de su código de agente
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Al realizar las recuperaciones, tenga en cuenta que los registros de memoria se indexan en función de la «intención» de los episodios y del «caso de uso» para la reflexión.
Para otras estrategias de memoria, los registros de memoria se generan de forma regular a lo largo de una interacción. Los registros de memoria episódica, por el contrario, solo se generarán una vez que AgentCore Memory detecte un episodio completado. Si un episodio no está completo, tardará más en generarse porque el sistema espera a ver si la conversación continúa.
