Configure estratégias integradas

AgentCore A memória fornece estratégias de memória pré-configuradas e integradas para casos de uso comuns.

Preferências do usuário

A estratégia de preferências do usuário (UserPreferenceMemoryStrategy) foi projetada para identificar e extrair automaticamente as preferências, escolhas e estilos do usuário das conversas. Isso permite que seu agente crie um perfil persistente de cada usuário, levando a interações mais personalizadas e relevantes.

Exemplo de configuração:

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/']
            }
        }
    ]
)

Semântica

A estratégia de memória semântica (SemanticMemoryStrategy) foi projetada para identificar e extrair peças-chave de informações factuais e conhecimento contextual de dados de conversação. Isso permite que seu agente crie uma base de conhecimento persistente sobre entidades, eventos e detalhes importantes discutidos durante uma interação.

Exemplo de configuração:

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/']
            }
        }
    ]
)

Resumos da sessão

A estratégia de memória de resumos da sessão (SummaryMemoryStrategy) cria resumos condensados e contínuos das conversas à medida que elas acontecem em uma única sessão. Isso captura os principais tópicos e decisões, permitindo que um agente relembre rapidamente o contexto de uma longa conversa sem precisar reprocessar todo o histórico.

Exemplo de configuração:

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}/']
            }
        }
    ]
)

Episódico

A estratégia de memória episódica (EpisodicStrategy) captura interações como episódios estruturados que consistem em cenários, intenções, pensamentos, ações tomadas, resultados e artefatos. Com esta estratégia, também são feitas reflexões ao longo dos episódios para extrair insights mais amplos, permitindo que um agente aprenda e aplique padrões de sucesso de interações anteriores a novas interações.

Exemplo de configuração:

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}/']
                }
            }
        }
    ]
)