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Configura strategie integrate

AgentCore La memoria fornisce strategie di memoria preconfigurate e integrate per i casi d'uso più comuni.

Preferenze dell'utente

La strategia user preferences (UserPreferenceMemoryStrategy) è progettata per identificare ed estrarre automaticamente le preferenze, le scelte e gli stili dell'utente dalle conversazioni. Ciò consente al tuo agente di creare un profilo persistente di ogni utente, portando a interazioni più personalizzate e pertinenti.

Esempio di configurazione:

import boto3

# Initialize the Boto3 client for control plane operations
control_client = boto3.client('bedrock-agentcore-control', region_name='us-west-2')

# Create memory resource with user preference strategy
response = control_client.create_memory(
    name="ECommerceAgentMemory",
    memoryStrategies=[
        {
            'userPreferenceMemoryStrategy': {
                'name': 'UserPreferenceExtractor',
                'namespaceTemplates': ['/users/{actorId}/preferences/']
            }
        }
    ]
)

Semantica

La strategia di memoria Semantic (SemanticMemoryStrategy) è progettata per identificare ed estrarre informazioni fattuali e conoscenze contestuali chiave dai dati conversazionali. Ciò consente all'agente di creare una base di conoscenza persistente su entità, eventi e dettagli importanti discussi durante un'interazione.

Esempio di configurazione:

import boto3

# Initialize the Boto3 client for control plane operations
control_client = boto3.client('bedrock-agentcore-control', region_name='us-west-2')

# Create memory resource with semantic strategy
response = control_client.create_memory(
    name="SupportAgentFactMemory",
    memoryStrategies=[
        {
            'semanticMemoryStrategy': {
                'name': 'FactExtractor',
                'namespaceTemplates': ['/support_cases/{sessionId}/facts/']
            }
        }
    ]
)

Riepiloghi delle sessioni

La strategia di memoria session summaries (SummaryMemoryStrategy) crea riepiloghi condensati e continui delle conversazioni man mano che avvengono all'interno di una singola sessione. In questo modo vengono raccolti gli argomenti e le decisioni chiave, consentendo all'agente di ricordare rapidamente il contesto di una lunga conversazione senza dover rielaborare l'intera cronologia.

Esempio di configurazione:

import boto3

# Initialize the Boto3 client for control plane operations
control_client = boto3.client('bedrock-agentcore-control', region_name='us-west-2')

# Create memory resource with summary strategy
response = control_client.create_memory(
    name="TroubleshootingAgentSummaryMemory",
    memoryStrategies=[
        {
            'summaryMemoryStrategy': {
                'name': 'SessionSummarizer',
                'namespaceTemplates': ['/summaries/{actorId}/{sessionId}/']
            }
        }
    ]
)

Episodico

La strategia della memoria episodica (EpisodicStrategy) cattura le interazioni come episodi strutturati costituiti da scenari, intenti, pensieri, azioni intraprese, risultati e artefatti. Con questa strategia, vengono inoltre effettuate riflessioni tra gli episodi per estrarre informazioni più ampie, consentendo a un agente di apprendere e applicare modelli di successo dalle interazioni precedenti a nuove interazioni.

Esempio di configurazione:

import boto3

# Initialize the Boto3 client for control plane operations
control_client = boto3.client('bedrock-agentcore-control', region_name='us-west-2')

# Create memory resource with episodic strategy
response = control_client.create_memory(
    name="MyMemory",
    memoryStrategies=[
        {
            'episodicMemoryStrategy': {
                'name': 'EpisodicStrategy',
                'namespaceTemplates': ['/strategy/{memoryStrategyId}/actors/{actorId}/sessions/{sessionId}/'],
                'reflection': {
                    'namespaceTemplates': ['strategy/{memoryStrategyId}/actors/{actorId}/']
                }
            }
        }
    ]
)