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DevOps Ricordi dell'agente
Le memorie sono elementi informativi che AWS DevOps Agent crea e mantiene per integrare le proprie capacità con un contesto sintetizzato ad alto segnale specifico per il vostro Agent Space. A differenza di DevOps Competenze degli agenti quelle che codificano le conoscenze procedurali ed estendono le capacità degli agenti, le memorie codificano le conoscenze informative che aiutano gli agenti a prendere decisioni più rapide e accurate durante le indagini.
Cosa sono i ricordi
Una memoria è un singolo file di markdown che acquisisce informazioni sintetizzate relative al tuo Agent Space. Gli esempi includono le cause principali ricorrenti di un allarme specifico, stranezze ambientali note o preferenze specifiche dell'utente. Le memorie non estendono le capacità degli agenti; forniscono il contesto che l'agente utilizza per prendere decisioni migliori.
Un archivio di memoria è una raccolta di file di memoria correlati. Ogni archivio di memoria ha un nome e una descrizione che gli agenti utilizzano per decidere se sfogliarne il contenuto. Gli archivi di memoria sono i contenitori organizzativi che raggruppano i ricordi per argomento.
Gli archivi di memoria provengono da due luoghi. AWS DevOps Agent crea e gestisce archivi gestiti in base alle informazioni acquisite dall'attività nel tuo Agent Space. Crei tu stesso negozi personalizzati per raggruppare le conoscenze operative importanti per un team, un servizio o un problema ricorrente. L'agente tratta entrambi allo stesso modo: legge il nome e la descrizione di ogni negozio per decidere se aprirlo.
I ricordi differiscono dagli altri tipi di oggetti della conoscenza per alcuni aspetti fondamentali:
| Aspetto | Abilità | Istruzioni per l'agente | Memoria |
|---|---|---|---|
| Tipo di conoscenza | Procedurale (istruzioni) | Procedurale (istruzioni sempre attive) | Informativo (contesto sintetizzato) |
| Formato del contenuto | Pacchetto Markdown o ZIP | Solo Markdown | Solo Markdown |
| Iniezione di contesto | Su richiesta (l'agente decide in base alla corrispondenza delle descrizioni) | Sempre (ogni sessione) | Su richiesta (l'agente decide in base alla corrispondenza delle descrizioni) |
| Creato da | Utente (interfaccia utente, CLI), agente AWS DevOps | Utente (UI, CLI) | Utente (interfaccia utente, CLI, tramite chat), AWS DevOps agente (agente didattico) |
Perché usare le memorie
Le memorie consentono agli agenti di accedere a modelli storici e conoscenze ambientali che altrimenti andrebbero persi tra una sessione e l'altra.
Principali vantaggi:
Indagini più rapide: gli agenti ricordano le cause principali recenti di monitor specifici, evitando passaggi diagnostici ridondanti quando si ripresenta un problema ricorrente.
Consapevolezza ambientale: le memorie acquisiscono dettagli specifici dell'ambiente, come allarmi rumorosi noti, anomalie dell'infrastruttura o relazioni tra i componenti che sono difficili da riscoprire ad ogni sessione.
Miglioramento continuo: man mano che l' DevOps agente risolve più incidenti, crea automaticamente una base di conoscenze più ricca di modelli e cause principali specifiche dell'infrastruttura.
Preferenze dell'utente: le memorie registrano le preferenze e le direttive di comunicazione in modo che l'agente si comporti costantemente in base alle vostre aspettative.
Come funzionano i ricordi
All'avvio di una sessione dell'agente, l'agente riceve un elenco di archivi di memoria con i relativi nomi e descrizioni, non il contenuto. Durante un'indagine, l'agente confronta l'attività corrente con la descrizione di ciascun negozio per decidere se il negozio è pertinente. In tal caso, l'agente elenca le memorie all'interno e ogni memoria riporta una propria descrizione che l'agente utilizza allo stesso modo: legge il contenuto completo di una memoria solo dopo che la descrizione sembra pertinente. Poiché un nome e una descrizione sono tutto ciò che l'agente vede prima di aprire un archivio o una memoria, la descrizione è il segnale con cui l'agente confronta; i contenuti rimangono nascosti finché l'agente non decide di leggerli. Questo modello di divulgazione progressiva mantiene basso il consumo di contesto e rende accessibili tutte le conoscenze pertinenti.
Ogni memoria è dotata di una versione. Ogni aggiornamento crea una nuova versione immutabile, in modo da poter visualizzare le versioni precedenti e tenere traccia di come una memoria è cambiata nel tempo.
Organizzazione dei ricordi in cartelle
Il nome di una memoria è il suo percorso all'interno dell'archivio, quindi puoi raggruppare i ricordi correlati in cartelle invece di tenere un unico elenco semplice. Usa / un nome per annidare i ricordi, ad esempio o. alarms/checkout-latency services/checkout/overview Poiché la posizione di una memoria indica ciò che contiene, l'agente legge prima un indice e apre solo i pochi file pertinenti all'attività, lo stesso schema di divulgazione progressiva descritto sopra.
Ad esempio, la mappa dell'ambiente dell'agente è costituita da un insieme di file (una panoramica, un file per ogni servizio e un file per ogni percorso critico di richiesta) con un indice che l'agente legge per primo. L'app per operatori mostra i ricordi in questa struttura di cartelle, in modo da poter sfogliare un archivio nel modo in cui l'agente lo naviga.
Archivi di memoria gestiti
AWS DevOps L'agente crea e mantiene automaticamente una serie di archivi di memoria gestiti man mano che apprende dall'attività nell'Agent Space. Questi includono gli archivi monitors e gli directives archivi integrati e un archivio per ogni area dell'ambiente che AWS DevOps Agent apprende: la topologia, le dipendenze del codice, la struttura della pipeline e i modelli di utilizzo degli strumenti. AWS DevOps In precedenza Agent presentava queste conoscenze come abilità acquisite; oggi mantiene le stesse conoscenze della memoria, negli archivi descritti qui. Per informazioni su come vengono creati e aggiornati questi archivi, vedi How memory is built and refreshed.
monitorare
Per-monitor cronologia ricorrente delle cause principali. Ogni file di memoria corrisponde a un monitor specifico (allarme o sistema metrico) ed elenca le categorie di cause che hanno provocato gli incidenti relativi a quell'allarme, con evidenze relative alle singole indagini. Gli agenti leggono la voce corrispondente all'allarme di attivazione prima di eseguire un triage per identificare rapidamente se l'incidente in corso corrisponde a uno schema noto.
Quando vengono effettuate indagini nelle ultime 2 settimane nell'Agent Space, un agente didattico esegue una volta al giorno un'analisi delle indagini recenti, quindi estrae e archivia i ricordi in questo archivio. Gli elementi di memoria in questo archivio vengono eliminati quando non sono aggiornati per 2 settimane. Se l'archivio è pieno, l'elemento di memoria più vecchio viene eliminato per liberare spazio.
direttive
User-authored direttive che guidano il comportamento degli agenti. Utilizzate questo archivio per registrare le istruzioni permanenti che l'agente deve seguire, come le convenzioni di infrastruttura o le preferenze di denominazione.
Esempi:
«I lambda non vengono più utilizzati. Il servizio utilizza Fargate».
«Il servizio di archiviazione si chiama Orders Storage Service».
riflessi
Lezioni tratte da indagini precedenti su ciò che è stato tralasciato o trascurato. Quando invii un feedback su un'indagine, viene creata una memoria che analizza il motivo per cui la causa principale effettiva è diversa da quella rilevata dall'indagine. Le indagini future relative a quell'allarme utilizzano la memoria per evitare di commettere lo stesso errore.
Per ulteriori informazioni, consulta Fornire feedback sulle indagini.
Agent Space Understanding
Il understanding-agent-space negozio contiene una mappa delle risorse e delle relazioni nel tuo Agent Space. Include una panoramica del sistema in linguaggio semplice con i concetti chiave del dominio, gli ambienti di distribuzione (coppie di AWS account e regioni, sottoscrizioni e regioni di Azure e così via), un'architettura a livello di contenitore che mostra come i servizi logici si connettono, i percorsi di richiesta centrali per l'applicazione con i componenti che attraversano e una mappatura dei repository di codice nei contenitori.
L'archivio conserva una memoria per ogni contenitore logico che descrive i suoi componenti interni (elaborazione, dati, messaggistica, rete e altri) con tipi di risorse e identificatori fisici come ARN, nomi di tabelle e URL di coda. Ogni memoria container acquisisce anche la copertura dell'osservabilità (allarmi, dashboard e monitor collegati a ciascun componente) e mappa ogni componente ai repository di codice, ai pacchetti e alle definizioni di infrastructure-as-code associati, fornendo una catena di tracciabilità completa dal codice sorgente alle risorse distribuite.
Mantiene inoltre una memoria per ogni percorso di richiesta critico che descrive l'intero flusso di richieste end-to-end in base alla granularità dei componenti, dal punto di ingresso a ciascun servizio intermedio, archivio dati e dipendenza esterna. Ogni memoria di percorso include un flusso sequenziato di operazioni e meccanismi di interazione tra i componenti e cataloga i segnali di osservabilità relativi al percorso: modelli di gruppo di log per ogni hop, metriche chiave (latenza, tassi di errore, limitazione, quote di token) con i relativi nomi e dimensioni degli allarmi e intervalli di traccia distribuiti che possono essere correlati tra servizi e account.
Comprendere le dipendenze del codice
Lo understanding-dependencies store contiene una mappa completa delle dipendenze da servizio a servizio e dei pacchetti. Usalo per capire come si connettono i repository: quali servizi chiamano quali, quali eventi fluiscono tra di loro, quali pacchetti sono condivisi e quali sono i confini dell'infrastruttura. Questo archivio è essenziale per valutare il raggio d'azione di una modifica, identificare l'impatto a monte e a valle e comprendere l'ordine di implementazione.
Comprendere la topologia della pipeline
Lo understanding-pipeline-topology store mappa le pipeline del progetto dall'inizio alla fine, comprese le fasi, le promozioni ambientali e le implementazioni lungo il percorso verso il rilascio. Questo aiuta l'agente a distinguere gli ambienti di produzione da quelli di pre-produzione e a capire dove si trova una modifica nel processo di rilascio.
Best practice per l'uso degli strumenti
Lo tool-use-best-practices store contiene modelli efficaci di utilizzo degli strumenti, modalità di errore comuni e indicazioni sui parametri che l'agente ha ricavato dalle indagini precedenti, in modo da evitare le insidie note ed eseguire le indagini con meno passaggi inutili. Mantiene una memoria di routing che elenca ogni strumento con gli scenari di indagine supportati, oltre a una memoria per ogni categoria di strumenti. La guida per uno strumento può includere fino a tre sezioni:
Procedure consigliate: Investigation-driven tecniche estratte da un utilizzo corretto degli strumenti, come CloudWatch i modelli di query Logs Insights, i namespace e le dimensioni delle metriche specifici dell'ambiente e i filtri di origine degli eventi. CloudTrail Ogni voce è organizzata in base a uno scenario di indagine e include valori di parametri concreti ed esempi osservati in indagini precedenti.
Errori comuni: modalità di errore ricorrenti e relative correzioni. Ogni voce descrive una condizione di errore specifica, ad esempio l'interrogazione di un account inaccessibile o la creazione di una query di aggregazione non valida, e fornisce un'azione correttiva in modo che l'agente possa evitare o recuperare l'errore senza sprecare le fasi di indagine.
Gestione dell'output: linee guida per le chiamate agli strumenti che tendono a restituire risposte di grandi dimensioni. Ogni voce descrive una modifica dei parametri o una strategia di elaborazione che riduce le dimensioni dell'output preservando il valore diagnostico.
Quando è disponibile l'accesso in tempo reale all'infrastruttura, AWS DevOps l'agente convalida questi modelli rispetto all'ambiente in uso prima di includerli. Gli schemi confermati vengono dichiarati con sicurezza, i modelli non confermati utilizzano un linguaggio prudente e i modelli confutati sono esclusi.
Come viene creata e aggiornata la memoria
AWS DevOps L'agente crea e aggiorna automaticamente la memoria gestita man mano che funziona, non è necessario gestirla manualmente. Un agente di formazione in background analizza il tuo Agent Space e le tue indagini recenti, quindi scrive e aggiorna i ricordi negli archivi gestiti.
L'archivio Agent Space Understanding viene generato per la prima volta quando un Agent Space completa la scoperta iniziale delle risorse e viene rigenerato quando i repository di codice connessi, le pipeline di distribuzione o le integrazioni di osservabilità cambiano. Le modifiche agli account connessi AWS, Azure o Dynatrace si riflettono nel successivo aggiornamento pianificato anziché immediatamente. Per gli Agent Spaces attivi, l'archivio viene inoltre aggiornato in base a una pianificazione ricorrente, al massimo una volta ogni 3 giorni. Un Agent Space è attivo se ha completato almeno un'indagine negli ultimi 6 giorni; se non ne ha nessuna per 6 giorni, l'aggiornamento pianificato si interrompe automaticamente e riprende al termine di una nuova indagine.
L'archivio Tool Use Best Practices viene aggiornato dopo che sono state accumulate almeno 10 nuove indagini completate dall'ultimo aggiornamento e non più di una volta ogni 3 giorni.
L'archivio dei monitor viene aggiornato una volta al giorno quando Agent Space ha svolto indagini nelle ultime due settimane.
Per rigenerare questa memoria manualmente, scegli Rigenera nella pagina Topologia nell'app dell'operatore o chiedi all' AWS DevOps agente in chat di aggiornarla.
Il rapporto di riepilogo è stato creato a partire dalla memoria di Agent Space Understanding. Si tratta di una visualizzazione in sola lettura, con diverse versioni, di ciò che AWS DevOps Agent conosce del tuo ambiente, disponibile nella scheda Report di riepilogo della pagina dei dettagli di Agent Space nella console di amministrazione dell' AWS DevOps Agent e nella sezione Artifacts dell'app web. La pagina Topologia visualizza l'ambiente come contenitori e componenti logici; il grafico della topologia da cui trae è anche ciò che alimenta la memoria di Agent Space Understanding. Per ulteriori informazioni, consulta Cos'è una topologia DevOps dell'agente?.
Creazione di archivi di memoria personalizzati
È possibile creare archivi di memoria personalizzati per archiviare le conoscenze operative di un team, di un servizio o di un problema ricorrente, ad esempio le procedure standard seguite dal team per un'attività di routine o il contesto alla base di un rapporto operativo prodotto in base a una pianificazione. Assegna un nome e una descrizione chiara al negozio. L'agente utilizza la descrizione per decidere quando il negozio è pertinente, quindi una descrizione specifica e accurata è la cosa più importante da fornire.
È possibile creare un archivio di memoria dalla console o chattando con AWS DevOps l'agente.
Per creare un archivio di memoria (console):
Accedi alla pagina delle informazioni nella tua app Web Agent Space Operator.
Scegli la scheda Memorie.
Scegli Crea archivio di memoria.
Inserisci un nome e una descrizione, quindi scegli Crea.
Per creare un archivio di memoria (chat):
Chiedi all' AWS DevOps agente. Ad esempio:
«Crea un archivio di memoria chiamato payments-runbook che contenga linee guida permanenti per esaminare il servizio di pagamento». - Crea un negozio.
«Nel payments-runbook store, ricorda che l'allarme di latenza durante il check-out dovrebbe aumentare durante i batch job notturni». - Aggiunge una memoria al negozio.
«Crea un archivio di memoria denominato operational-procedure che contiene i runbook standard per le nostre attività di manutenzione ordinaria». - Crea un archivio per le procedure operative standard.
«Crea un archivio di memoria denominato weekly-report-context con le sezioni, le fonti e il formato a cui dovrebbe seguire il nostro rapporto settimanale sulle operazioni». - Crea un archivio per un report operativo ricorrente.
L'agente utilizza un archivio personalizzato nello stesso modo in cui utilizza un archivio gestito: legge la descrizione del negozio durante un'attività e, se il negozio è pertinente, apre le memorie necessarie. I negozi personalizzati vengono conteggiati ai fini degli stessi limiti dei negozi gestiti. Vedi Limiti di memoria.
Scrivere descrizioni efficaci
La descrizione di un negozio è la cosa più importante da scrivere, perché è il modo in cui l'agente decide se il negozio è pertinente, prima di leggere qualcosa all'interno. Quando l'agente lavora su un'attività, vede il nome e la descrizione di ogni negozio, non i suoi ricordi, e apre il negozio solo quando la descrizione indica che i suoi contenuti sono validi. Lo stesso vale per un livello inferiore: ogni memoria ha una propria descrizione e l'agente legge il contenuto completo di una memoria solo dopo che la descrizione appare pertinente. Una descrizione precisa fa sì che il negozio venga aperto al momento giusto; un'etichetta vaga come «noteso» non misc dà all'agente nulla con cui confrontare, quindi salta il negozio anche quando la risposta è all'interno.
Scrivi una descrizione che indichi due cose: cosa contiene il negozio e quando l'agente dovrebbe usarlo. Uno schema affidabile consiste nel porre fine alle situazioni a cui si applica, ad esempio «Leggi quando si analizza la latenza del pagamento o della fatturazione». Mantienilo specifico e concreto e formulalo come una semplice dichiarazione sull'argomento del negozio piuttosto che un'istruzione indirizzata a una persona. Ad esempio:
Troppo vago: «Note sui pagamenti».
Efficace: «Runbook permanenti, problemi noti e contatti di escalation per il servizio di pagamento. Leggilo quando indaghi sui problemi relativi ai pagamenti, alla fatturazione o ai rimborsi».
Una descrizione può contenere fino a 1.024 caratteri. Puoi perfezionarla in un secondo momento, e questa è la soluzione normale quando l'agente non sta attingendo a un negozio che ti aspettavi che usasse.
Cosa inserire in un archivio di memoria
Un archivio di memoria contiene conoscenze sintetizzate e durevoli: dati sull'ambiente, cause ricorrenti, convenzioni e direttive permanenti e risultati e riassunti ricavati da lavori precedenti. Archivia le conclusioni che vale la pena ricordare in seguito, non i dati grezzi.
Un archivio di memoria non è uno scratch pad per una singola indagine e non è una cache chiave-valore per l'output di uno strumento. Non è possibile archiviare il risultato grezzo di una chiamata allo strumento in un archivio e recuperarlo più tardi nel corso della stessa indagine: durante un'indagine, l'agente conserva già gli output dello strumento nel loro contesto di lavoro. Annota invece il fatto o il risultato ottenuto (ad esempio, «il servizio di checkout chiama l'API dei pagamenti in modo sincrono»), che l'agente può riutilizzare nelle sessioni future.
Per ottenere i migliori risultati:
Mantieni ogni memoria concentrata su un singolo fatto o lezione piuttosto che su una grande discarica, in modo che l'agente possa recuperare esattamente ciò di cui ha bisogno.
Archivia ciò che rimane vero nel corso delle indagini e lascia che i dati di lavoro una tantum rimangano nell'indagine che li ha prodotti.
Visualizzazione dei ricordi
È possibile visualizzare tutti gli archivi di memoria e i relativi contenuti dalla pagina Knowledge dell'app Web Agent Space Operator.
Per visualizzare gli archivi di memoria:
Accedi alla pagina Knowledge nella tua app Web Agent Space Operator.
Scegli la scheda Memorie.
Sfoglia l'elenco degli archivi di memoria, ognuno dei quali mostra il nome, la descrizione e l'ambito del tipo di agente.
Per visualizzare i ricordi all'interno di un negozio:
Nella scheda Ricordi, scegli Visualizza accanto all'archivio di memoria che desideri esplorare.
La pagina dei dettagli del negozio elenca tutte le memorie con nome, descrizione, numero di versione e data dell'ultima modifica, ordinate alfabeticamente per nome.
Per visualizzare una memoria specifica:
Dalla pagina dei dettagli del negozio, scegli Visualizza accanto alla memoria che desideri leggere.
La pagina dei dettagli della memoria mostra il contenuto del markdown renderizzato insieme alla data di creazione, alla data dell'ultima modifica e a un selettore di versione.
Per visualizzare una versione precedente:
Nella pagina dei dettagli della memoria, usa il menu a discesa del selettore di versione per scegliere una versione precedente.
Il contenuto si aggiorna per visualizzare la versione selezionata.
Attivazione e disattivazione delle memorie
È possibile attivare o disattivare singoli archivi di memoria o singole memorie senza eliminarli.
Per attivare un archivio di memoria:
Nella scheda Memorie, usa l'interruttore accanto all'archivio di memoria.
Quando sono inattivi, gli agenti non accedono a nessuna memoria all'interno di quell'archivio.
Per attivare una singola memoria:
Accedi a un archivio di memoria per visualizzarne l'elenco delle memorie.
Usa l'interruttore accanto alla memoria che desideri attivare o disattivare.
Quando sono inattivi, gli agenti saltano quella memoria specifica durante le indagini.
Modificare i ricordi con Chat
Puoi creare, aggiornare o eliminare i ricordi chattando con l' DevOps agente nell'interfaccia di chat. L'agente di Chat può scrivere direttamente negli archivi di memoria.
Esempi di comandi di chat:
«Ricorda che il servizio di archiviazione si chiama Orders Storage Service»: crea o aggiorna una memoria nell'archivio delle direttive.
«Aggiorna la memoria dell'allarme canary per notare che è instabile durante le implementazioni»: aggiorna una memoria specifica nell'archivio dei monitor.
«Elimina la memoria relativa alla vecchia stringa di connessione al database»: rimuove una memoria che non è più rilevante.
«Crea un archivio di memoria chiamato network-quirks e aggiungi una nota che il gateway NAT eu-west-1 interrompe le connessioni inattive dopo 350 secondi» - Crea un archivio e la sua prima memoria.
L'agente di Chat scrive direttamente negli archivi di memoria per tuo conto.
Eliminazione di un archivio di memoria
Puoi eliminare un archivio di memoria personalizzato che non ti serve più. Gli archivi gestiti (ad esempio monitorsdirectives, e gli archivi relativi alle competenze acquisite) non possono essere eliminati.
In chat, l'agente non elimina un negozio che contiene ancora ricordi: ti chiede di eliminare prima i ricordi. Elimina i ricordi, quindi elimina l'archivio.
Nella console, l'eliminazione di un archivio comporta anche l'eliminazione delle memorie in esso contenute. Questa operazione non può essere annullata, quindi assicurati che sia lo store che intendi rimuovere.
Per eliminare un negozio in chat, chiedi all'agente. Ad esempio:
Delete the network-quirks memory store.
Limiti di memoria
I seguenti limiti si applicano alle memorie:
| Risorsa | Limite |
|---|---|
| Archivi di memoria per Agent Space | 50 |
| Memorie per archivio di memoria | 200 |
| Dimensioni dei singoli contenuti di memoria | 100 KB |
