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Redirecione ingestões com falha - Amazon Bedrock AgentCore

Redirecione ingestões com falha

A extração da memória de curto prazo para a memória de longo prazo geralmente é automática. Se a extração da memória de curto prazo para a memória de longo prazo não for bem-sucedida por qualquer motivo, a AgentCore Memory tentará resolver o problema. Se os problemas persistirem, a intervenção do desenvolvedor pode ser necessária e os trabalhos com falha serão movidos para uma fila dedicada para seu recurso de memória. Um exemplo é se sua conta está consumindo memória de longo prazo a uma taxa maior do que a permitida. Nesse caso, você deve esperar até que o tráfego diminua e redirecione manualmente as tarefas afetadas.

Você pode ligar ListMemoryExtractionJobs para ver qualquer trabalho com falha e examinar o código do motivo da falha para ver o motivo da falha. Ligue StartMemoryExtractionJobs para reinserir o trabalho na memória de longo prazo. Recomendamos monitorar a métrica vendida FailedExtraction para ser notificado sobre quaisquer problemas. Essa métrica também tem dimensões em StrategyId, Resource (o ARN da memória) e. StrategyType AgentCore A memória emite uma contagem dessa métrica sempre que uma tarefa de extração falha e é gravada no armazenamento das tarefas de extração.

Para estratégias integradas, o único cenário de falha é atingir o limite de ingestão. Para incorporar o Override, há cenários de falha adicionais, incluindo problemas com o modelo que você selecionou para usar em sua conta ou as permissões que você concedeu à AgentCore Memory.

Código do motivo da falha Description Mitigação recomendada

LTM_RATE_EXCEEDED

Essa conta excedeu a cota alocada de tokens por minuto para processamento de memória de longo prazo

Por meio de Cotas de Serviço, solicite um limite maior para a cota do Bedrock Agentcore “Tokens por minuto para extração de memória de longo prazo”. Em seguida, invoque a StartMemoryExtractionJob API no jobID da extração com falha.

CUSTOM_MODEL_BEDROCK_ACCESS_DENIED

A memória ExecutionRoleArn fornecida durante CreateMemory não tem permissões adequadas para invocar todos os IDs de modelo fornecidos nas estratégias personalizadas anexadas à memória.

Certifique-se de que a função tenha as permissões e a política de confiança definidas aqui e adicione as permissões ausentes. Ou ligue UpdateMemory para mudar para uma função diferente com as permissões adequadas. Em seguida, invoque a StartMemoryExtractionJobs API no jobID da extração com falha.

CUSTOM_MODEL_BEDROCK_INTERNAL_ERROR

O serviço recebeu um erro interno da Bedrock ao tentar invocar o modelo fornecido na estratégia personalizada.

Isso pode ser um erro de serviço temporário da Bedrock. Tente novamente mais tarde invocando a StartMemoryExtractionJobs API no jobID da extração com falha.

CUSTOM_MODEL_BEDROCK_THROTTLING

O serviço recebeu uma exceção de limitação da Bedrock ao tentar invocar o modelo fornecido na estratégia personalizada.

Certifique-se de que sua conta tenha solicitado uma cota adequada de TPM e RPM para esse modelo da Bedrock. Invoque a StartMemoryExtractionJobs API no JobID da extração com falha após o aumento da cota ou durante horários de baixo tráfego.

CUSTOM_MODEL_BEDROCK_MODEL_ERROR

O serviço recebeu uma exceção de erro de modelo da Bedrock ao tentar invocar o modelo fornecido na estratégia personalizada.

Isso geralmente é um erro de serviço temporário do Bedrock. Tente novamente mais tarde invocando a StartMemoryExtractionJobs API no jobID da extração com falha.

CUSTOM_MODEL_BEDROCK_MODEL_TIMEOUT

O serviço recebeu uma exceção de tempo limite do modelo da Bedrock ao tentar invocar o modelo fornecido na estratégia personalizada.

Isso ocorre quando o tempo de processamento do modelo excede seu tempo limite. Considere mudar para um modelo mais rápido antes de invocar a StartMemoryExtractionJobs API no jobID da extração com falha.

CUSTOM_MODEL_BEDROCK_RESOURCE_NOT_FOUND

O serviço recebeu um recurso não encontrado da Bedrock ao tentar invocar o modelo fornecido na estratégia personalizada.

Certifique-se de que o ModelID fornecido em qualquer estratégia personalizada associada à memória esteja correto. Ligue UpdateMemory para atualizar esses valores, se necessário. Em seguida, invoque a StartMemoryExtractionJobs API no jobID da extração com falha.

CUSTOM_MODEL_BEDROCK_MODEL_NOT_READY

O serviço recebeu um modelo não pronto da Bedrock ao tentar invocar o modelo fornecido na estratégia personalizada.

Aguarde até que o modelo esteja pronto. Consulte a documentação do Bedrock para obter mais detalhes. Em seguida, invoque a StartMemoryExtractionJobs API no jobID da extração com falha.

CUSTOM_MODEL_BEDROCK_SERVICE_UNAVAILABLE

O serviço recebeu Serviço indisponível da Bedrock ao tentar invocar o modelo fornecido na estratégia personalizada.

Isso geralmente é um erro de serviço temporário do Bedrock. Tente novamente mais tarde invocando a StartMemoryExtractionJobs API no jobID da extração com falha.

CUSTOM_MODEL_BEDROCK_VALIDATION_EXCEPTION

O serviço recebeu uma exceção de validação da Bedrock ao tentar invocar o modelo fornecido na estratégia personalizada.

Certifique-se de que o ModelID fornecido em qualquer estratégia personalizada associada à memória esteja correto. Ligue UpdateMemory para atualizar esses valores, se necessário. Em seguida, invoque a StartMemoryExtractionJobs API no jobID da extração com falha.