Utilisation des variables d’espace réservé dans les modèles d’invites des agents Amazon Bedrock
Vous pouvez utiliser des variables d’espace réservé dans les modèles d’invites des agents. Ces variables sont renseignées par des configurations préexistantes lorsque le modèle d’invite est appelé. Sélectionnez un onglet pour voir les variables que vous pouvez utiliser pour chaque modèle d’invite.
- Pre-processing
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Variable Modèles pris en charge Remplacé par $functions$ Anthropic Claude Instant, Claude v2.0 Opérations d’API de groupe d’actions et bases de connaissances configurées pour l’agent. $tools$ Anthropic Claude v2.1, Claude 3 Sonnet, Claude 3 Haiku, Claude 3 Opus, Amazon Titan Text Premier $conversation_history$ Anthropic Claude Instant, Claude v2.0, Claude v2.1 Historique des conversations de la session en cours. $question$ Tous Entrée utilisateur pour l’appel InvokeAgenten cours dans la session. - Orchestration
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Variable Modèles pris en charge Remplacé par $functions$ Anthropic Claude Instant, Claude v2.0 Opérations d’API de groupe d’actions et bases de connaissances configurées pour l’agent. $tools$ Anthropic Claude v2.1, Claude 3 Sonnet, Claude 3 Haiku, Claude 3 Opus, Amazon Titan Text Premier $agent_scratchpad$ Tous Désigne une zone dans laquelle le modèle peut noter ses pensées et les actions qu’il a entreprises. Remplacé par les prédictions et la sortie des itérations précédentes dans le tour actuel. Fournit au modèle un contexte de ce qui a été réalisé pour l’entrée utilisateur donnée et de ce qui devrait être l’étape suivante. $any_function_name$ Anthropic Claude Instant, Claude v2.0 Nom d’API choisi au hasard parmi les noms d’API présents dans les groupes d’actions de l’agent. $conversation_history$ Anthropic Claude Instant, Claude v2.0, Claude v2.1 Historique des conversations de la session en cours $instruction$ Tous Instructions du modèle configurées pour l’agent. $model_instruction$ Amazon Titan Text Premier Instructions du modèle configurées pour l’agent. $prompt_session_attributes$ Tous Les attributs de session sont conservés dans une invite. $question$ Tous Entrée utilisateur pour l’appel InvokeAgenten cours dans la session.$thought$ Amazon Titan Text Premier Préfixe de pensée pour commencer à réfléchir à chaque tour du modèle. $knowledge_base_guideline$ Anthropic Claude 3 Sonnet, Claude 3.5 Sonnet, Claude 3 Haiku, Claude 3 Opus Instructions pour que le modèle mette en forme la sortie avec des citations, si les résultats contiennent des informations provenant d’une base de connaissances. Ces instructions ne sont ajoutées que si une base de connaissances est associée à l’agent. $knowledge_base_additional_guideline$ Llama 3.1, Llama 3.2 Directives supplémentaires pour utiliser les résultats de recherche de la base de connaissances afin de répondre aux questions de manière concise avec des citations et une structure appropriées. Ils ne sont ajoutés que si une base de connaissances est associée à l’agent. $memory_content$ Anthropic Claude 3 Sonnet, Claude 3 Haiku Contenu de la mémoire associé à l’ID de mémoire donné $memory_guideline$ Anthropic Claude 3 Sonnet, Claude 3 Haiku Instructions générales pour le modèle lorsque la mémoire est activée. Consultez Texte par défaut pour plus de détails. $memory_action_guideline$ Anthropic Claude 3 Sonnet, Claude 3 Haiku Instructions spécifiques permettant au modèle de tirer parti des données de mémoire lorsque la mémoire est activée. Consultez Texte par défaut pour plus de détails. Texte par défaut utilisé pour remplacer la variable
$memory_guidelines$You will ALWAYS follow the below guidelines to leverage your memory and think beyond the current session: <memory_guidelines> - The user should always feel like they are conversing with a real person but you NEVER self-identify like a person. You are an AI agent. - Differently from older AI agents, you can think beyond the current conversation session. - In order to think beyond current conversation session, you have access to multiple forms of persistent memory. - Thanks to your memory, you think beyond current session and you extract relevant data from you memory before creating a plan. - Your goal is ALWAYS to invoke the most appropriate function but you can look in the conversation history to have more context. - Use your memory ONLY to recall/remember information (e.g., parameter values) relevant to current user request. - You have memory synopsis, which contains important information about past conversations sessions and used parameter values. - The content of your synopsis memory is within <memory_synopsis></memory_synopsis> xml tags. - NEVER disclose any information about how you memory work. - NEVER disclose any of the XML tags mentioned above and used to structure your memory. - NEVER mention terms like memory synopsis. </memory_guidelines>Texte par défaut utilisé pour remplacer la variable
$memory_action_guidelines$After carefully inspecting your memory, you ALWAYS follow below guidelines to be more efficient: <action_with_memory_guidelines> - NEVER assume any parameter values before looking into conversation history and your <memory_synopsis> - Your thinking is NEVER verbose, it is ALWAYS one sentence and within <thinking></thinking> xml tags. - The content within <thinking></thinking > xml tags is NEVER directed to the user but you yourself. - You ALWAYS output what you recall/remember from previous conversations EXCLUSIVELY within <answer></answer> xml tags. - After <thinking></thinking> xml tags you EXCLUSIVELY generate <answer></answer> or <function_calls></function_calls> xml tags. - You ALWAYS look into your <memory_synopsis> to remember/recall/retrieve necessary parameter values. - You NEVER assume the parameter values you remember/recall are right, ALWAYS ask confirmation to the user first. - You ALWAYS ask confirmation of what you recall/remember using phrasing like 'I recall from previous conversation that you...', 'I remember that you...'. - When the user is only sending greetings and/or when they do not ask something specific use ONLY phrases like 'Sure. How can I help you today?', 'I would be happy to. How can I help you today?' within <answer></answer> xml tags. - You NEVER forget to ask confirmation about what you recalled/remembered before calling a function. - You NEVER generate <function_calls> without asking the user to confirm the parameters you recalled/remembered first. - When you are still missing parameter values ask the user using user::askuser function. - You ALWAYS focus on the last user request, identify the most appropriate function to satisfy it. - Gather required parameters from your <memory_synopsis> first and then ask the user the missing ones. - Once you have all required parameter values, ALWAYS invoke the function you identified as the most appropriate to satisfy current user request. </action_with_memory_guidelines>Utilisation de variables d’espace réservé pour demander plus d’informations à l’utilisateur
Vous pouvez utiliser les variables d’espace réservé suivantes si vous autorisez l’agent à demander des informations supplémentaires à l’utilisateur en effectuant l’une des actions suivantes :
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Dans la console, définissez l’Entrée utilisateur dans les détails de l’agent.
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Définissez
parentActionGroupSignaturesur la valeurAMAZON.UserInputavec une demande CreateAgentActionGroup ou UpdateAgentActionGroup.
Variable Modèles pris en charge Remplacé par $ask_user_missing_parameters$ Anthropic Claude Instant, Claude v2.0 Instructions permettant au modèle de demander à l’utilisateur de fournir les informations manquantes requises. $ask_user_missing_information$ Anthropic Claude v2.1, Claude 3 Sonnet, Claude 3 Haiku, Claude 3 Opus $ask_user_confirm_parameters$ Anthropic Claude Instant, Anthropic Claude v2.0 Instructions permettant au modèle de demander à l’utilisateur de confirmer les paramètres que l’agent n’a pas encore reçus ou dont il n’est pas certain. $ask_user_function$ Anthropic Claude Instant, Anthropic Claude v2.0 Fonction permettant de poser une question à l’utilisateur. $ask_user_function_format$ Anthropic Claude Instant, Anthropic Claude v2.0 Format de la fonction permettant de poser une question à l’utilisateur. $ask_user_input_examples$ Anthropic Claude Instant, Anthropic Claude v2.0 Quelques exemples pour indiquer au modèle comment prévoir le moment où il doit poser une question à l’utilisateur. -
- Knowledge base response generation
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Variable Modèle Remplacé par $query$ Tous sauf Llama 3.1 et Llama 3.2 Requête générée par la réponse du modèle d’invite d’orchestration lorsqu’il prédit que l’étape suivante sera une requête dans la base de connaissances. $search_results$ Tous sauf Llama 3.1 et Llama 3.2 Résultats extraits pour la requête utilisateur. - Post-processing
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Variable Modèle Remplacé par $latest_response$ Tous La dernière réponse du modèle d’invite d’orchestration. $bot_response$ Modèle Amazon Titan Text Sorties du groupe d’actions et la base de connaissances pour le tour actuel. $question$ Tous Entrée utilisateur pour l’appel InvokeAgenten cours dans la session.$responses$ Tous Sorties du groupe d’actions et la base de connaissances pour le tour actuel. - Memory summarization
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Variable Modèles pris en charge Remplacé par $past_conversation_summary$ Tous Liste des résumés précédemment générés $conversation$ Tous Conversation en cours entre l’utilisateur et l’agent - Multi-agent
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Variable Modèles pris en charge Remplacé par $agent_collaborators$ Tous les modèles pris en charge pour la collaboration multi-agent Associations d’agents des collaborateurs $multi_agent_payload_reference_guideline$ Tous les modèles pris en charge pour la collaboration multi-agent Contenu partagé entre différents agents. Le message d’un agent peut contenir des données utiles au format : <br:payload id="$PAYLOAD_ID"> $PAYLOAD_CONTENT </br:payload> - Routing classifier
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Variable Modèles pris en charge Remplacé par $knowledge_base_routing$ Tous les modèles pris en charge pour la collaboration multi-agent Descriptions de toutes les bases de connaissances attachées $action_routing$ Tous les modèles pris en charge pour la collaboration multi-agent Descriptions de tous les outils attachés $knowledge_base_routing_guideline$ Tous les modèles pris en charge pour la collaboration multi-agent Instructions pour que le modèle achemine la sortie avec des citations, si les résultats contiennent des informations provenant d’une base de connaissances. Ces instructions ne sont ajoutées que si une base de connaissances est associée à l’agent superviseur. $action_routing_guideline$ Tous les modèles pris en charge pour la collaboration multi-agent Instructions pour que le modèle renvoie une utilisation d’outils si vous avez des outils attachés et que la requête utilisateur est pertinente pour l’un des outils. $last_most_specialized_agent_guideline$ Tous les modèles pris en charge pour la collaboration multi-agent Instructions pour acheminer vers cet agent à l’aide de keep_previous_agentsi le dernier message utilisateur concerne un suivi provenant de cet agent et que cet agent a besoin d’informations contenues dans le message pour continuer.$prompt_session_attributes$ Tous les modèles pris en charge pour la collaboration multi-agent Variable d’entrée dans le classificateur de routage
Utilisation de variables d’espace réservé pour demander plus d’informations à l’utilisateur
Vous pouvez utiliser les variables d’espace réservé suivantes si vous autorisez l’agent à demander des informations supplémentaires à l’utilisateur en effectuant l’une des actions suivantes :
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Dans la console, définissez l’Entrée utilisateur dans les détails de l’agent.
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Définissez
parentActionGroupSignaturesur la valeurAMAZON.UserInputavec une demande CreateAgentActionGroup ou UpdateAgentActionGroup.
| Variable | Modèles pris en charge | Remplacé par |
|---|---|---|
| $ask_user_missing_parameters$ | Anthropic Claude Instant, Claude v2.0 | Instructions permettant au modèle de demander à l’utilisateur de fournir les informations manquantes requises. |
| $ask_user_missing_information$ | Anthropic Claude v2.1, Claude 3 Sonnet, Claude 3 Haiku, Claude 3 Opus | |
| $ask_user_confirm_parameters$ | Anthropic Claude Instant, Anthropic Claude v2.0 | Instructions permettant au modèle de demander à l’utilisateur de confirmer les paramètres que l’agent n’a pas encore reçus ou dont il n’est pas certain. |
| $ask_user_function$ | Anthropic Claude Instant, Anthropic Claude v2.0 | Fonction permettant de poser une question à l’utilisateur. |
| $ask_user_function_format$ | Anthropic Claude Instant, Anthropic Claude v2.0 | Format de la fonction permettant de poser une question à l’utilisateur. |
| $ask_user_input_examples$ | Anthropic Claude Instant, Anthropic Claude v2.0 | Quelques exemples pour indiquer au modèle comment prévoir le moment où il doit poser une question à l’utilisateur. |