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DevOps Souvenirs d'agents
Les mémoires sont des éléments de connaissances informatifs que AWS DevOps l'Agent crée et gère pour compléter ses capacités grâce à un contexte synthétisé à signal élevé spécifique à votre espace d'agent. Contrairement aux DevOps Compétences des agents mémoires qui codent les connaissances procédurales et étendent les capacités des agents, les mémoires codent les connaissances informationnelles qui aident les agents à prendre des décisions plus rapidement et plus précisément au cours des enquêtes.
Que sont les souvenirs
Une mémoire est un fichier de démarquage unique qui capture les informations synthétisées relatives à votre espace agent. Les exemples incluent les causes profondes récurrentes d'une alarme spécifique, les bizarreries environnementales connues ou les préférences spécifiques de l'utilisateur. Les mémoires n'étendent pas les capacités de l'agent ; elles fournissent le contexte utilisé par l'agent pour prendre de meilleures décisions.
Un magasin de mémoire est un ensemble de fichiers de mémoire associés. Chaque mémoire possède un nom et une description que les agents utilisent pour décider s'ils souhaitent parcourir son contenu. Les mémoires sont des conteneurs organisationnels qui regroupent les souvenirs par sujet.
Les magasins de mémoire proviennent de deux endroits. AWS DevOps L'agent crée et gère des boutiques gérées au fur et à mesure qu'il tire des enseignements de l'activité dans votre espace d'agent. Vous créez vous-même des boutiques personnalisées pour regrouper les connaissances opérationnelles importantes pour une équipe, un service ou un problème récurrent. L'agent traite les deux de la même manière : il lit le nom et la description de chaque magasin pour décider de l'ouvrir ou non.
Les souvenirs diffèrent des autres types d'éléments de connaissance de plusieurs manières :
| Aspect | Compétence | Instructions pour les agents | Mémoire |
|---|---|---|---|
| Type de connaissance | Procédure (instructions) | Procédure (instructions permanentes) | Informatif (contexte synthétisé) |
| Format du contenu | Pack Markdown ou ZIP | Markdown uniquement | Markdown uniquement |
| Injection contextuelle | Sur demande (l'agent décide en faisant correspondre les descriptions) | Toujours (à chaque session) | Sur demande (l'agent décide en faisant correspondre les descriptions) |
| Créé par | Utilisateur (interface utilisateur, CLI), AWS DevOps agent | Utilisateur (UI, CLI) | Utilisateur (interface utilisateur, interface de ligne de commande, via chat), AWS DevOps agent (agent d'apprentissage) |
Pourquoi utiliser des souvenirs
Les souvenirs permettent aux agents d'accéder à des modèles historiques et à des connaissances environnementales qui seraient autrement perdus entre les sessions.
Principaux avantages :
Investigations plus rapides : les agents mémorisent les causes profondes récentes de certains moniteurs, évitant ainsi les étapes de diagnostic redondantes lorsqu'un problème récurrent se reproduit.
Sensibilisation à l'environnement - Les mémoires capturent des détails spécifiques à l'environnement, tels que les alarmes bruyantes connues, les bizarreries de l'infrastructure ou les relations entre les composants qui sont difficiles à redécouvrir à chaque session.
Amélioration continue : au fur et à mesure que l' DevOps agent résout de nouveaux incidents, il crée automatiquement une base de connaissances plus riche sur les modèles et les causes profondes spécifiques à votre infrastructure.
Préférences de l'utilisateur : les mémoires enregistrent les préférences et les directives de communication afin que l'agent se comporte toujours conformément à vos attentes.
Comment fonctionnent les souvenirs
Lorsqu'une session d'agent démarre, l'agent reçoit une liste des mémoires contenant leurs noms et leurs descriptions, et non leur contenu. Au cours d'une enquête, l'agent compare la tâche en cours à la description de chaque magasin pour décider si celui-ci est pertinent. Si c'est le cas, l'agent répertorie les mémoires qu'il contient, et chaque mémoire comporte sa propre description que l'agent utilise de la même manière : il lit le contenu complet d'une mémoire uniquement lorsque cette description semble pertinente. Comme l'agent ne voit qu'un nom et une description avant qu'il n'ouvre un magasin ou une mémoire, la description est le signal auquel l'agent correspond ; le contenu reste masqué jusqu'à ce que l'agent décide de le lire. Ce modèle de divulgation progressive permet de réduire la consommation de contexte tout en rendant toutes les connaissances pertinentes accessibles.
Chaque mémoire est versionnée. Chaque mise à jour crée une nouvelle version immuable, ce qui vous permet de consulter les versions précédentes et de conserver une trace de l'évolution d'une mémoire au fil du temps.
Organisation des souvenirs dans des dossiers
Le nom d'un souvenir correspond à son chemin dans le magasin. Vous pouvez donc regrouper les souvenirs associés dans des dossiers au lieu de conserver une seule liste plate. /À utiliser dans un nom pour imbriquer des souvenirs, par exemple, ou. alarms/checkout-latency services/checkout/overview Comme l'emplacement d'une mémoire indique ce qu'elle contient, l'agent lit d'abord un index et n'ouvre que les quelques fichiers pertinents pour la tâche, selon le même schéma de divulgation progressive décrit ci-dessus.
Par exemple, la carte de votre environnement par l'agent est constituée d'un ensemble de fichiers (un aperçu, un fichier pour chaque service et un fichier pour chaque chemin de demande critique) avec un index que l'agent lit en premier. L'application de l'opérateur affiche les mémoires dans cette structure de dossiers, afin que vous puissiez parcourir un magasin de la même manière que l'agent y navigue.
Magasins de mémoire gérés
AWS DevOps L'agent crée et gère automatiquement un ensemble de mémoires gérées au fur et à mesure qu'il tire des enseignements de l'activité dans votre espace d'agent. Il s'agit notamment des directives magasins intégrés monitors et d'un magasin pour chaque zone de votre environnement que l' AWS DevOps agent découvre : votre topologie, les dépendances du code, la structure du pipeline et les modèles d'utilisation des outils. AWS DevOps L'agent a précédemment présenté ces connaissances comme des compétences acquises ; aujourd'hui, elles conservent les mêmes connaissances que la mémoire, dans les magasins décrits ici. Pour savoir comment ces magasins sont créés et actualisés, voir Comment la mémoire est créée et actualisée.
moniteurs
Per-monitor historique récurrent des causes profondes. Chaque fichier mémoire correspond à un moniteur spécifique (alarme ou métrique) et répertorie les catégories de causes qui ont provoqué des incidents liés à cette alarme, avec des preuves recueillies par enquête. Les agents lisent l'entrée correspondant à l'alarme d'incendie avant de procéder au triage afin de déterminer rapidement si l'incident en cours correspond à un schéma connu.
Lorsque des enquêtes ont été menées au cours des deux dernières semaines dans l'espace des agents, un agent d'apprentissage s'exécute une fois par jour pour analyser les enquêtes récentes, puis extraire et stocker des souvenirs dans cette boutique. Les éléments de mémoire de cette boutique sont supprimés lorsqu'ils ne sont pas mis à jour pendant 2 semaines. Si le magasin est plein, l'élément de mémoire le plus ancien est supprimé pour libérer de la place.
directives
User-authored directives qui orientent le comportement des agents. Utilisez cette boutique pour enregistrer les instructions permanentes que l'agent doit suivre, telles que les conventions d'infrastructure ou les préférences de dénomination.
Exemples :
« Les lambdas ne sont plus utilisés. Le service utilise Fargate. »
« Le service de stockage s'appelle Orders Storage Service. »
reflets
Leçons tirées des enquêtes précédentes sur ce qui a été oublié ou négligé. Lorsque vous soumettez des commentaires sur une enquête, une mémoire est créée qui analyse pourquoi la cause première réelle diffère de celle trouvée lors de l'enquête. Les recherches futures concernant cette alarme utiliseront la mémoire pour éviter de commettre la même erreur.
Pour plus d'informations, voir Fournir des commentaires sur les enquêtes.
Compréhension de l'espace agent
La understanding-agent-space boutique contient une carte des ressources et des relations de votre espace d'agent. Il comprend une présentation du système en langage clair avec les concepts de domaine clés, les environnements de déploiement (paires de AWS comptes et de régions, abonnements Azure et régions, etc.), une architecture au niveau du conteneur qui montre comment les services logiques se connectent, les chemins de demande qui sont au cœur de votre application avec les composants qu'ils traversent, et un mappage des référentiels de code avec les conteneurs.
Le magasin conserve une mémoire pour chaque conteneur logique qui décrit ses composants internes (calcul, données, messagerie, réseau, etc.) avec des types de ressources et des identifiants physiques tels que des ARN, des noms de tables et des URL de files d'attente. Chaque mémoire de conteneur capture également la couverture d'observabilité (alarmes, tableaux de bord et moniteurs liés à chaque composant) et mappe chaque composant à ses référentiels de code, packages et définitions d'infrastructure en tant que code associés, offrant ainsi une chaîne de traçabilité complète du code source aux ressources déployées.
Il conserve également une mémoire pour chaque chemin de demande critique qui décrit le flux de demandes complet de bout en bout avec la granularité des composants, du point d'entrée à chaque service intermédiaire, magasin de données et dépendance externe. Chaque mémoire de chemin inclut un flux séquencé d'opérations et de mécanismes d'interaction entre les composants, et elle répertorie les signaux d'observabilité pertinents pour le chemin : modèles de groupes de journaux pour chaque saut, mesures clés (latence, taux d'erreur, limitation, quotas de jetons) avec leurs noms d'alarme et leurs dimensions, et plages de trace distribuées qui peuvent être corrélées entre les services et les comptes.
Comprendre les dépendances du code
Le understanding-dependencies magasin contient une carte complète des dépendances entre les services et les packages. Utilisez-le pour comprendre comment les référentiels se connectent : quels services appellent lesquels, quels événements circulent entre eux, quels packages sont partagés et où se situent les limites de l'infrastructure. Ce magasin est essentiel pour évaluer le rayon d'explosion d'un changement, identifier l'impact en amont et en aval et comprendre l'ordre de déploiement.
Comprendre la topologie des pipelines
La understanding-pipeline-topology boutique cartographie vos pipelines de projets du début à la fin, y compris les étapes, les promotions relatives à l'environnement et les déploiements tout au long du processus de lancement. Cela permet à l'agent de distinguer les environnements de production des environnements de pré-production et de comprendre où se situe un changement dans le processus de publication.
Meilleures pratiques d'utilisation des outils
Le tool-use-best-practices magasin contient des modèles d'utilisation efficaces des outils, des modes de défaillance courants et des conseils de paramètres que l'agent a élaborés à partir d'enquêtes précédentes, afin d'éviter les pièges connus et de mener les enquêtes en moins d'étapes inutiles. Il conserve une mémoire de routage qui répertorie chaque outil avec les scénarios d'investigation qu'il prend en charge, ainsi qu'une mémoire pour chaque catégorie d'outils. Les conseils relatifs à un outil peuvent comprendre jusqu'à trois sections :
Meilleures pratiques : Investigation-driven techniques issues de l'utilisation réussie des outils, telles que les modèles de requêtes CloudWatch Logs Insights, les espaces de noms et les dimensions des métriques spécifiques à l'environnement et les filtres de source d' CloudTrail événements. Chaque entrée est organisée autour d'un scénario d'enquête et comprend des valeurs de paramètres concrètes et des exemples observés lors d'enquêtes précédentes.
Erreurs courantes — Les modes de défaillance récurrents et leurs correctifs. Chaque entrée décrit une condition d'erreur spécifique, telle que l'interrogation d'un compte inaccessible ou la création d'une requête d'agrégation mal formée, et fournit une action corrective afin que l'agent puisse éviter l'erreur ou y remédier sans gaspiller les étapes d'investigation.
Gestion des résultats : conseils pour les appels d'outils qui ont tendance à renvoyer des réponses volumineuses. Chaque entrée décrit un changement de paramètre ou une stratégie de traitement qui réduit la taille de sortie tout en préservant la valeur diagnostique.
Lorsqu'un accès direct à l'infrastructure est disponible, AWS DevOps l'agent valide ces modèles par rapport à votre environnement avant de les inclure. Les modèles confirmés sont énoncés avec certitude, les modèles non confirmés utilisent un langage prudent et les modèles réfutés sont exclus.
Comment la mémoire est construite et rafraîchie
AWS DevOps L'agent crée et met à jour sa mémoire gérée automatiquement au fur et à mesure qu'elle fonctionne. Vous ne la gérez pas manuellement. Un agent de formation en arrière-plan analyse votre espace agent et vos enquêtes récentes, puis écrit et actualise les souvenirs dans les magasins gérés.
Le magasin Agent Space Understanding est généré pour la première fois lorsqu'un Agent Space termine sa découverte initiale de ressources, et est régénéré lorsque vos référentiels de code connectés, vos pipelines de déploiement ou vos intégrations d'observabilité changent. Les modifications apportées aux comptes connectés AWS, Azure ou Dynatrace sont répercutées lors de la prochaine actualisation planifiée plutôt que immédiatement. Pour les espaces d'agent actifs, la boutique est également actualisée de manière récurrente, au plus une fois tous les 3 jours. Un espace d'agent est actif s'il a terminé au moins une enquête au cours des 6 derniers jours ; s'il n'en a aucune depuis 6 jours, l'actualisation programmée s'arrête automatiquement et reprend une fois qu'une nouvelle enquête est terminée.
La boutique des meilleures pratiques d'utilisation des outils est actualisée après qu'au moins 10 nouvelles enquêtes terminées se soient accumulées depuis sa dernière actualisation, et pas plus d'une fois tous les 3 jours.
Le magasin de moniteurs est actualisé une fois par jour lorsque l'Agent Space a fait l'objet d'enquêtes au cours des deux dernières semaines.
Pour régénérer cette mémoire manuellement, choisissez Régénérer sur la page Topologie de l'application de l'opérateur, ou demandez à l' AWS DevOps agent de la mettre à jour dans le chat.
Le rapport de synthèse est construit à partir de la mémoire d'Agent Space Understanding. Il s'agit d'une vue versionnée en lecture seule de ce que l' AWS DevOps agent sait de votre environnement, disponible dans l'onglet Rapport récapitulatif de la page des détails de l'espace agent de la console d'administration de l' AWS DevOps agent et dans la section Artefacts de l'application Web. La page Topologie visualise votre environnement sous la forme de conteneurs et de composants logiques ; le graphe de topologie dont elle est extraite alimente également la mémoire Agent Space Understanding. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Qu'est-ce qu'une topologie d' DevOps agent ?.
Création de vos propres mémoires
Vous pouvez créer vos propres mémoires pour stocker les connaissances opérationnelles d'une équipe, d'un service ou d'un problème récurrent, par exemple, les procédures standard suivies par votre équipe pour une tâche de routine ou le contexte permanent qui sous-tend un rapport opérationnel que vous produisez selon un calendrier. Donnez un nom et une description claire à votre magasin. L'agent utilise la description pour décider à quel moment le magasin est pertinent. Une description précise et précise est donc la chose la plus importante que vous fournissez.
Vous pouvez créer un magasin de mémoire depuis la console ou en discutant avec AWS DevOps l'agent.
Pour créer un magasin de mémoire (console) :
Accédez à la page de connaissances de votre application Web Agent Space Operator.
Choisissez l'onglet Souvenirs.
Choisissez Créer un magasin de mémoire.
Entrez un nom et une description, puis choisissez Créer.
Pour créer un magasin de mémoire (chat) :
Demandez à AWS DevOps l'agent. Par exemple :
« Créez une banque de mémoire nommée payments-runbook qui contient des instructions permanentes pour étudier le service de paiement. » - Crée une boutique.
« Dans la boutique Payments-Runbook, n'oubliez pas que l'alarme de latence de paiement devrait augmenter pendant les tâches par lots nocturnes. » - Ajoute une mémoire au magasin.
« Créez une banque de mémoire nommée procédures opérationnelles qui contient les livres d'exécution standard pour nos tâches de maintenance de routine. » - Crée un magasin pour les procédures opérationnelles standard.
« Créez une banque de mémoire nommée weekly-report-context avec les sections, les sources et le format que notre rapport d'opérations hebdomadaire devrait suivre. » - Crée une boutique pour un rapport opérationnel récurrent.
L'agent utilise un magasin personnalisé de la même manière qu'il utilise un magasin géré : il lit la description du magasin pendant une tâche, et si le magasin est pertinent, il ouvre les mémoires dont il a besoin. Les boutiques personnalisées sont prises en compte dans les mêmes limites que les boutiques gérées. Voir Limites de mémoire.
Rédaction de descriptions efficaces
La description d'une boutique est la chose la plus importante que vous rédigez, car c'est la façon dont l'agent décide si la boutique est pertinente, avant qu'il ne lise quoi que ce soit à l'intérieur. Lorsque l'agent travaille sur une tâche, il voit le nom et la description de chaque magasin, et non ses mémoires, et ouvre le magasin uniquement lorsque la description indique que son contenu s'applique. Il en va de même pour un niveau inférieur : chaque mémoire possède sa propre description, et l'agent lit le contenu complet d'une mémoire uniquement lorsque cette description semble pertinente. Une description précise permet d'ouvrir le magasin au bon moment ; une étiquette vague telle que « notes ou » ne misc donne rien à l'agent, de sorte qu'il ignore le magasin même si la réponse se trouve à l'intérieur.
Rédigez une description qui indique deux choses : ce que le magasin contient et quand l'agent doit l'utiliser. Un modèle fiable consiste à en terminer avec les situations auxquelles il s'applique, par exemple, « À lire lorsque vous étudiez la latence de paiement ou de facturation ». Veillez à ce qu'il soit précis et concret, et formulez-le comme une déclaration claire sur le sujet du magasin plutôt que comme une instruction adressée à une personne. Par exemple :
Trop vague : « Notes de paiement ».
Efficace : « Carnets de gestion permanents, problèmes connus et contacts d'escalade pour le service de paiement. À lire lorsque vous enquêtez sur des incidents de paiement, de facturation ou de remboursement. »
Une description peut comporter jusqu'à 1 024 caractères. Vous pouvez l'affiner ultérieurement, et c'est la solution habituelle lorsque l'agent ne fait pas appel à une boutique que vous attendiez à utiliser.
Que mettre dans une mémoire
Une banque de mémoire contient des connaissances synthétiques durables : des faits sur votre environnement, les causes profondes récurrentes, les conventions et directives permanentes, ainsi que les résultats et les résumés que vous tirez de travaux antérieurs. Stockez la conclusion qui mérite d'être rappelée plus tard, et non les données brutes.
Un magasin de mémoire n'est pas un bloc-notes pour une seule enquête, ni un cache clé-valeur pour la sortie d'un outil. Vous ne pouvez pas stocker le résultat brut d'un appel d'outil dans un magasin et le récupérer ultérieurement au cours de la même enquête. Au cours d'une enquête, l'agent conserve déjà les résultats de l'outil dans son contexte de travail. Enregistrez plutôt le fait ou la recherche du résultat obtenu (par exemple, « le service de paiement appelle l'API de paiement de manière synchrone »), que l'agent pourra réutiliser lors de sessions futures.
Pour de meilleurs résultats :
Concentrez chaque mémoire sur un fait ou une leçon unique plutôt que sur une grande quantité, afin que l'agent puisse récupérer exactement ce dont il a besoin.
Stockez ce qui reste vrai d'une enquête à l'autre et conservez les données de travail ponctuelles dans l'enquête qui les a produites.
Visualisation des souvenirs
Vous pouvez consulter toutes les mémoires et leur contenu depuis la page de connaissances de votre application Web Agent Space Operator.
Pour afficher les mémoires stockées :
Accédez à la page de connaissances de votre application Web Agent Space Operator.
Choisissez l'onglet Souvenirs.
Parcourez la liste des magasins de mémoire, chacun indiquant son nom, sa description et l'étendue du type d'agent.
Pour consulter les souvenirs d'une boutique :
Dans l'onglet Souvenirs, choisissez Afficher à côté de la mémoire que vous souhaitez explorer.
La page détaillée de la boutique répertorie toutes les mémoires avec leur nom, leur description, leur numéro de version et leur date de dernière modification, triées par ordre alphabétique.
Pour afficher une mémoire spécifique :
Sur la page détaillée de la boutique, choisissez Afficher à côté de la mémoire que vous souhaitez lire.
La page détaillée de la mémoire affiche le contenu de démarquage rendu ainsi que la date de création, la date de dernière modification et un sélecteur de version.
Pour consulter une version précédente :
Sur la page détaillée de la mémoire, utilisez le menu déroulant du sélecteur de version pour sélectionner une version plus ancienne.
Le contenu est mis à jour pour afficher la version sélectionnée.
Activation et désactivation de mémoires
Vous pouvez activer ou désactiver des mémoires individuelles ou activer ou désactiver des mémoires sans les supprimer.
Pour activer ou désactiver un magasin de mémoire :
Dans l'onglet Memories, utilisez le commutateur à bascule situé à côté de la mémoire.
Lorsqu'ils sont inactifs, les agents n'accèdent à aucune mémoire de cette boutique.
Pour activer ou désactiver une mémoire individuelle :
Naviguez dans un magasin de mémoire pour voir la liste de ses souvenirs.
Utilisez l'interrupteur à bascule situé à côté de la mémoire que vous souhaitez activer ou désactiver.
Lorsqu'ils sont inactifs, les agents ignorent cette mémoire spécifique pendant les investigations.
Modifier des souvenirs avec Chat
Vous pouvez créer, mettre à jour ou supprimer des souvenirs en discutant avec l' DevOps agent dans l'interface de chat. L'agent Chat peut écrire directement dans les mémoires.
Exemples de commandes de chat :
« N'oubliez pas que le service de stockage s'appelle Service de stockage des commandes » - Crée ou met à jour une mémoire dans le magasin de directives.
« Mettez à jour la mémoire de l'alarme Canary pour détecter qu'elle ne fonctionne pas pendant les déploiements » - Met à jour une mémoire spécifique dans la boutique des moniteurs.
« Supprimer la mémoire concernant l'ancienne chaîne de connexion à la base de données » - Supprime une mémoire qui n'est plus pertinente.
« Créez un magasin de mémoire appelé network-quirks et ajoutez une note indiquant que la passerelle NAT eu-west-1 supprime les connexions inactives au bout de 350 secondes » - Crée un magasin et sa première mémoire.
L'agent Chat écrit directement dans les mémoires en votre nom.
Suppression d'un magasin de mémoire
Vous pouvez supprimer une mémoire personnalisée dont vous n'avez plus besoin. Les magasins gérés (tels que monitorsdirectives, et les magasins de compétences acquises) ne peuvent pas être supprimés.
Dans le chat, l'agent ne supprime pas une boutique qui contient encore des souvenirs. Il vous demande de les supprimer d'abord. Supprimez les mémoires, puis supprimez le magasin.
Dans la console, la suppression d'un magasin entraîne également la suppression des mémoires qu'il contient. Cela ne peut pas être annulé, alors assurez-vous qu'il s'agit de la boutique que vous souhaitez supprimer.
Pour supprimer une boutique dans le chat, demandez à l'agent. Par exemple :
Delete the network-quirks memory store.
Limites de mémoire
Les limites suivantes s'appliquent aux mémoires :
| Ressource | Limite |
|---|---|
| Stockage de la mémoire par espace d'agent | 50 |
| Mémoires par magasin de mémoire | 200 |
| Taille individuelle du contenu de la mémoire | 100 Ko |
