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組み込み戦略をカスタマイズするか、独自の戦略を作成する - Amazon Bedrock AgentCore
組み込みの をオーバーライド戦略で使用するタイミング戦略をカスタマイズする方法戦略をカスタマイズする方法カスタマイズのベストプラクティス重要な考慮事項実行ロール

組み込み戦略をカスタマイズするか、独自の戦略を作成する

高度なユースケースやドメイン固有のユースケースでは、オーバーライド戦略を備えた組み込み を作成して、長期的なメモリプロセスをきめ細かく制御できます。オーバーライド戦略が組み込まれているため、独自の指示を提供し、抽出および統合ステップの特定の基盤モデルを選択することで、組み込み戦略のデフォルトの動作を上書きできます。

組み込みの をオーバーライド戦略で使用するタイミング

メモリロジックを特定の要件に合わせて調整する必要がある場合は、オーバーライド戦略を備えた組み込み を選択します。一般的ユースケースには以下が含まれます。

  • ドメイン固有の抽出: 特定のタイプの情報のみを抽出する戦略を制限します。たとえば、服の好みを無視しながら、ユーザーの食品や食事の好みをキャプチャします。

  • 粒度の制御: 抽出されたメモリの詳細レベルを調整します。たとえば、詳細な説明文ではなく、高レベルのキーポイントのみを保存するように概要戦略に指示します。

  • モデルの選択: 財務テキストや法的なテキストに合わせて微調整されたモデルなど、特定のドメインやタスクにより適した特定の基盤モデルを使用します。

戦略をカスタマイズする方法

組み込み戦略をカスタム設定で上書きするには、CreateMemory オペレーションまたは UpdateMemory オペレーションを使用するときに設定を指定します。以下を上書きできます。

次の表は、メモリ戦略ごとに上書きできるステップを示しています。

方針 上書きできるステップ

セマンティック

抽出の統合

概要

統合

ユーザー設定

抽出の統合

エピソード

抽出統合リフレクション
注記

セルフマネージド戦略で上書きすることもできます。詳細については、「セルフマネージド戦略」を参照してください。

戦略をカスタマイズする方法

たとえば、セマンティックメモリ戦略の抽出命令を変更して、カスタマイズ時に新しい命令を追加できます。

組み込みセマンティックメモリ戦略の手順

セマンティックメモリ戦略の組み込み手順は次のとおりです。

You are a long-term memory extraction agent supporting a lifelong learning system. Your
task is to identify and extract meaningful information about the users from a given
list of messages.

Analyze the conversation and extract structured information about the user according to
the schema below. Only include details that are explicitly stated or can be logically
inferred from the conversation.

- Extract information ONLY from the user messages. You should use assistant messages
only as supporting context.
- If the conversation contains no relevant or noteworthy information, return an empty
list.

- Do NOT extract anything from prior conversation history, even if provided. Use it
solely for context.
- Do NOT incorporate external knowledge.
- Avoid duplicate extractions.

IMPORTANT: Maintain the original language of the user's conversation. If the user
communicates in a specific language, extract and format the extracted information
in that same language.

これらの手順には、次のような新しいルールを追加できます。

- Focus exclusively on extracting facts related to travel and booking preferences.

または、次のような既存のルールを編集します。

IMPORTANT: Always extract memories in English irrespective of the original language of the user's conversation.

カスタマイズのベストプラクティス

  • 既存の指示に基づいて構築する: 開始点として組み込み戦略指示を使用することを強くお勧めします。基本構造と手順はメモリ機能にとって重要です。まったく新しい手順を最初から記述するのではなく、タスク固有のガイダンスを既存の手順に追加する必要があります。

  • 明確な指示を提供する: のコンテンツは、システムプロンプトのデフォルトの指示をappendToPrompt置き換えます。空または形式が不十分な指示は望ましくない結果につながる可能性があるため、指示が論理的で完全であることを確認してください。

重要な考慮事項

メモリパイプラインの信頼性を維持するには、次のガイドラインに従ってください。

  • プロンプトでスキーマを変更しない: メモリの抽出または統合方法を示す指示のみを追加または変更してください。プロンプト自体内の会話またはメモリスキーマ定義を変更しないでください。予期しない障害が発生する可能性があります。

  • 統合オペレーションの名前を変更しない: 統合プロンプトをカスタマイズするときは、オペレーション名 (例: AddMemory 、) UpdateMemory を変更しないでください。これらの名前を変更すると、長期メモリパイプラインが失敗します。

  • 出力スキーマは編集できません。オーバーライド戦略が組み込まれているため、抽出されたメモリまたは統合メモリの最終出力スキーマを変更することはできません。組み込みのオーバーライド戦略のシステムプロンプトに追加される出力スキーマは、組み込み戦略と同じになります。出力スキーマの詳細については、以下を参照してください。

出力スキーマを含むend-to-endのメモリプロセスを完全に制御するには、「セルフマネージド戦略」を参照してください。

実行ロール

組み込みの をオーバーライド戦略で使用する場合は、 CreateMemory API memoryExecutionRoleArn で を指定する必要があります。Bedrock Amazon Bedrock AgentCore はこのロールを引き受けて、抽出と統合のために AWS アカウント内の基盤モデルを呼び出します。

注記

上書き戦略で組み込み を使用する場合、抽出と統合の LLM 使用量は AWS アカウントに個別に課金され、追加料金が適用される場合があります。