Configure las estrategias integradas

AgentCore La memoria proporciona estrategias de memoria preconfiguradas e integradas para casos de uso comunes.

Preferencias de usuario

La estrategia de preferencias de usuario (UserPreferenceMemoryStrategy) está diseñada para identificar y extraer automáticamente las preferencias, las elecciones y los estilos de los usuarios de las conversaciones. Esto le permite a su agente crear un perfil persistente de cada usuario, lo que permite interacciones más personalizadas y relevantes.

Ejemplo de configuración:

import boto3

# Initialize the Boto3 client for control plane operations
control_client = boto3.client('bedrock-agentcore-control', region_name='us-west-2')

# Create memory resource with user preference strategy
response = control_client.create_memory(
    name="ECommerceAgentMemory",
    memoryStrategies=[
        {
            'userPreferenceMemoryStrategy': {
                'name': 'UserPreferenceExtractor',
                'namespaceTemplates': ['/users/{actorId}/preferences/']
            }
        }
    ]
)

Semántico

La estrategia de memoria semántica (SemanticMemoryStrategy) está diseñada para identificar y extraer piezas clave de información fáctica y conocimiento contextual a partir de datos conversacionales. Esto le permite a su agente crear una base de conocimientos persistente sobre las entidades, los eventos y los detalles importantes discutidos durante una interacción.

Ejemplo de configuración:

import boto3

# Initialize the Boto3 client for control plane operations
control_client = boto3.client('bedrock-agentcore-control', region_name='us-west-2')

# Create memory resource with semantic strategy
response = control_client.create_memory(
    name="SupportAgentFactMemory",
    memoryStrategies=[
        {
            'semanticMemoryStrategy': {
                'name': 'FactExtractor',
                'namespaceTemplates': ['/support_cases/{sessionId}/facts/']
            }
        }
    ]
)

Resúmenes de las sesiones

La estrategia de memoria de resúmenes de sesiones (SummaryMemoryStrategy) crea resúmenes resumidos y continuos de las conversaciones a medida que se producen en una sola sesión. Esto captura los temas y las decisiones clave, lo que permite al agente recordar rápidamente el contexto de una conversación larga sin necesidad de volver a procesar todo el historial.

Ejemplo de configuración:

import boto3

# Initialize the Boto3 client for control plane operations
control_client = boto3.client('bedrock-agentcore-control', region_name='us-west-2')

# Create memory resource with summary strategy
response = control_client.create_memory(
    name="TroubleshootingAgentSummaryMemory",
    memoryStrategies=[
        {
            'summaryMemoryStrategy': {
                'name': 'SessionSummarizer',
                'namespaceTemplates': ['/summaries/{actorId}/{sessionId}/']
            }
        }
    ]
)

Episódico

La estrategia de memoria episódica (EpisodicStrategy) captura las interacciones como episodios estructurados que consisten en escenarios, intenciones, pensamientos, acciones realizadas, resultados y artefactos. Con esta estrategia, también se realizan reflexiones a lo largo de los episodios para extraer información más amplia, lo que permite al agente aprender y aplicar patrones exitosos de interacciones anteriores a nuevas interacciones.

Ejemplo de configuración:

import boto3

# Initialize the Boto3 client for control plane operations
control_client = boto3.client('bedrock-agentcore-control', region_name='us-west-2')

# Create memory resource with episodic strategy
response = control_client.create_memory(
    name="MyMemory",
    memoryStrategies=[
        {
            'episodicMemoryStrategy': {
                'name': 'EpisodicStrategy',
                'namespaceTemplates': ['/strategy/{memoryStrategyId}/actors/{actorId}/sessions/{sessionId}/'],
                'reflection': {
                    'namespaceTemplates': ['strategy/{memoryStrategyId}/actors/{actorId}/']
                }
            }
        }
    ]
)