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Habilitar la memoria a largo plazo - Base amazónica AgentCore

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Habilitar la memoria a largo plazo

Puedes habilitar la memoria a largo plazo de dos maneras: añadiendo estrategias al crear una AgentCore memoria por primera vez o actualizando un recurso existente para incluirlas.

Crear una nueva memoria con estrategias a largo plazo

El método más directo es incluir estrategias al crear una nueva AgentCore memoria. Después de llamarcreate_memory, debes esperar a que el estado de la AgentCore memoria ACTIVE cambie antes de poder usarla.

ejemplo
AgentCore CLI
  1. agentcore add memory --name PersonalizedShoppingAgentMemory --strategies USER_PREFERENCE agentcore deploy
Interactive
  1. Ejecute agentcore para abrir la TUI y, a continuación, seleccione agregar y elija Memoria:

  2. Selecciona la estrategia de preferencias del usuario:

    Asistente de memoria: seleccione la estrategia USER_PREFERENCE
  3. Revise la configuración y pulse Entrar para confirmar:

    Asistente de memoria: confirme la configuración de la memoria

    A continuación, ejecute agentcore deploy para aprovisionar la memoria AWS.

Agregar estrategias a largo plazo a una AgentCore memoria existente

Para añadir capacidades a largo plazo a una AgentCore memoria existente, se utiliza la update_memory operación. Puede agregar, modificar o eliminar estrategias para una memoria existente.

nota

La AgentCore CLI admite la creación y administración de recursos de memoria. Para actualizar las estrategias de memoria en una memoria existente, utilice el AWS SDK.

Ejemplo: agregar una estrategia de resumen de sesión a una memoria existente AgentCore

import boto3 # Initialize the Boto3 client for control plane operations control_client = boto3.client('bedrock-agentcore-control', region_name='us-west-2') # Assume 'memory_id' is the ID of an existing AgentCore Memory that has no strategies attached to it memory_id = "your-existing-memory-id" # Update the memory to add a summary strategy response = control_client.update_memory( memoryId=memory_id, memoryStrategies=[ { 'summaryMemoryStrategy': { 'name': 'SessionSummarizer', 'description': 'Summarizes conversation sessions for context', 'namespaceTemplates': ['/summaries/{actorId}/{sessionId}/'] } } ] ) print(f"Successfully submitted update for memory ID: {memory_id}") # Validate strategy was added to the memory memory_response = control_client.get_memory(memoryId=memory_id) strategies = memory_response.get('memory', {}).get('strategies', []) print(f"Memory strategies for memoryID: {memory_id} are: {strategies}")
nota

Long-term los registros de memoria solo se extraerán de los eventos de conversación que se almacenen una vez que se ACTIVE adopte una nueva estrategia. Las conversaciones almacenadas antes de añadir una estrategia no se procesarán para guardarlas en la memoria a largo plazo.