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Redrive les ingestions ayant échoué
L'extraction de la mémoire à court terme vers la mémoire à long terme est généralement automatique. Si l'extraction de la mémoire à court terme vers la mémoire à long terme échoue pour une raison quelconque, AgentCore Memory tente de résoudre le problème. Si les problèmes persistent, l'intervention du développeur peut être nécessaire et les tâches ayant échoué sont déplacées vers une file d'attente dédiée pour votre ressource mémoire. Par exemple, si votre compte ingère de la mémoire à long terme à un rythme supérieur à celui autorisé. Dans ce cas, vous devez attendre que le trafic soit réduit et redéfinir manuellement les tâches concernées.
Pour identifier et redynamiser les tâches ayant échoué, procédez comme suit :
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Appelez ListMemoryExtractionJobs pour répertorier les tâches ayant échoué. Chaque tâche de la réponse comprend un
jobIdet un afailureReasonqui indiquent pourquoi l'extraction a échoué. -
Corrigez la cause première à l'aide du code de motif de l'échec dans le tableau suivant.
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Appelez StartMemoryExtractionJob et transmettez le contenu
jobIdde la liste des tâches ayant échoué pour le réintégrer dans la mémoire à long terme.
Nous vous recommandons de surveiller la métrique distribuée FailedExtraction pour être informé de tout problème. Cette métrique possède également des dimensions sur StrategyId, Resource (l'ARN de la mémoire) et StrategyType. AgentCore La mémoire émet un compte de cette métrique chaque fois qu'une tâche d'extraction échoue et est écrite dans le stockage des tâches d'extraction.
Pour les stratégies intégrées, le seul scénario d'échec est d'atteindre la limite d'ingestion. Pour la fonctionnalité intégrée avec dérogation, il existe d'autres scénarios de défaillance, notamment des problèmes liés au modèle que vous avez sélectionné pour utiliser dans votre compte ou aux autorisations que vous avez accordées à AgentCore Memory.
| Code de motif de défaillance | Description | Atténuation recommandée |
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Ce compte a dépassé le quota de jetons par minute alloué pour le traitement de la mémoire à long terme |
Grâce aux quotas de service, demandez une limite plus élevée pour le quota Bedrock Agentcore « Jetons par minute pour l'extraction de mémoire à long terme ». Invoquez ensuite l' StartMemoryExtractionJob API sur le JobID de l'extraction ayant échoué. |
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La mémoire ExecutionRoleArn fournie pendant CreateMemory ne dispose pas des autorisations adéquates pour invoquer tous les ID de modèle fournis dans les stratégies personnalisées associées à la mémoire. |
Assurez-vous que le rôle possède les autorisations et la politique de confiance définies ici et ajoutez les autorisations manquantes. Ou appelez UpdateMemory pour changer de rôle avec les autorisations adéquates. Invoquez ensuite l' StartMemoryExtractionJob API sur le JobID de l'extraction ayant échoué. |
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Le service a reçu une erreur interne de Bedrock lorsqu'il a tenté d'invoquer le modèle fourni dans la stratégie personnalisée. |
Il peut s'agir d'une erreur de service temporaire de la part de Bedrock. Réessayez ultérieurement en invoquant l' StartMemoryExtractionJob API sur le JobID de l'extraction qui a échoué. |
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Le service a reçu une exception d'étranglement de la part de Bedrock lorsqu'il a tenté d'invoquer le modèle fourni dans la stratégie personnalisée. |
Assurez-vous que votre compte a demandé un TPM et un quota de RPM adéquats pour ce modèle auprès de Bedrock. Invoquez l' StartMemoryExtractionJob API sur le JobID de l'extraction ayant échoué après une augmentation du quota ou pendant les heures de faible trafic. |
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Le service a reçu une exception d'erreur de modèle de la part de Bedrock lorsqu'il a tenté d'invoquer le modèle fourni dans la stratégie personnalisée. |
Il s'agit généralement d'une erreur de service temporaire de la part de Bedrock. Réessayez ultérieurement en invoquant l' StartMemoryExtractionJob API sur le JobID de l'extraction qui a échoué. |
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Le service a reçu une exception de délai d'expiration du modèle de la part de Bedrock lorsqu'il a tenté d'invoquer le modèle fourni dans la stratégie personnalisée. |
Cela se produit lorsque le temps de traitement du modèle dépasse son délai d'expiration. Envisagez de passer à un modèle plus rapide avant d'invoquer StartMemoryExtractionJob l'API sur le JobID de l'extraction ayant échoué. |
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Le service a reçu une ressource introuvable de Bedrock lorsqu'il a tenté d'invoquer le modèle fourni dans la stratégie personnalisée. |
Assurez-vous que le ModelID fourni dans toutes les stratégies personnalisées associées à la mémoire est correct. Appelez UpdateMemory pour mettre à jour ces valeurs si nécessaire. Invoquez ensuite l' StartMemoryExtractionJob API sur le JobID de l'extraction ayant échoué. |
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Le service a reçu un message Model Not Ready de Bedrock lorsqu'il a tenté d'invoquer le modèle fourni dans la stratégie personnalisée. |
Attendez que le modèle soit prêt. Reportez-vous à la documentation de Bedrock pour plus de détails. Invoquez ensuite l' StartMemoryExtractionJob API sur le JobID de l'extraction ayant échoué. |
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Le service a reçu Service Unavailable de Bedrock lorsqu'il a tenté d'invoquer le modèle fourni dans la stratégie personnalisée. |
Il s'agit généralement d'une erreur de service temporaire de la part de Bedrock. Réessayez ultérieurement en invoquant l' StartMemoryExtractionJob API sur le JobID de l'extraction qui a échoué. |
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Le service a reçu une exception de validation de la part de Bedrock lorsqu'il a tenté d'invoquer le modèle fourni dans la stratégie personnalisée. |
Assurez-vous que le ModelID fourni dans toutes les stratégies personnalisées associées à la mémoire est correct. Appelez UpdateMemory pour mettre à jour ces valeurs si nécessaire. Invoquez ensuite l' StartMemoryExtractionJob API sur le JobID de l'extraction ayant échoué. |
