Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.
Activez la mémoire à long terme
Vous pouvez activer la mémoire à long terme de deux manières : en ajoutant des stratégies lorsque vous créez une AgentCore mémoire pour la première fois, ou en mettant à jour une ressource existante pour les inclure.
Créer une nouvelle mémoire grâce à des stratégies à long terme
La méthode la plus directe consiste à inclure des stratégies lorsque vous créez une nouvelle AgentCore mémoire. Après avoir appelécreate_memory, vous devez attendre que l'état de la AgentCore mémoire ACTIVE soit rétabli avant de pouvoir l'utiliser.
Exemple
Ajouter des stratégies à long terme à une AgentCore mémoire existante
Pour ajouter des fonctionnalités à long terme à une AgentCore mémoire existante, vous utilisez cette update_memory opération. Vous pouvez ajouter, modifier ou supprimer des stratégies pour une mémoire existante.
Note
La AgentCore CLI prend en charge la création et la gestion de ressources mémoire. Pour mettre à jour les stratégies de mémoire d'une mémoire existante, utilisez le AWS SDK.
Exemple : Ajouter une stratégie de résumé de session à une AgentCore mémoire existante
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}")
Note
Long-term les enregistrements de mémoire ne seront extraits que des événements conversationnels qui sont stockés après l'adoption d'une nouvelle stratégie. ACTIVE Les conversations stockées avant l'ajout d'une stratégie ne seront pas traitées pour la mémoire à long terme.