As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.
DevOps Memórias do agente
Memórias são itens de conhecimento informativo que o AWS DevOps Agente cria e mantém para complementar suas capacidades com um contexto sintetizado e de alto sinal específico para seu Espaço do Agente. Ao contrário das DevOps Habilidades do agente que codificam o conhecimento processual e ampliam as capacidades dos agentes, as memórias codificam o conhecimento informativo que ajuda os agentes a tomar decisões mais rápidas e precisas durante as investigações.
O que são memórias
Uma memória é um único arquivo de remarcação que captura informações sintetizadas relevantes para o seu Agent Space. Os exemplos incluem causas raiz recorrentes de um alarme específico, peculiaridades ambientais conhecidas ou preferências específicas do usuário. As memórias não ampliam as capacidades do agente; elas fornecem o contexto que o agente usa para tomar melhores decisões.
Um armazenamento de memória é uma coleção de arquivos de memória relacionados. Cada armazenamento de memória tem um nome e uma descrição que os agentes usam para decidir se desejam navegar em seu conteúdo. Os armazenamentos de memória são os contêineres organizacionais que agrupam as memórias por tópico.
Os armazenamentos de memória vêm de dois lugares. AWS DevOps O agente cria e mantém lojas gerenciadas à medida que aprende com a atividade no seu Espaço do Agente. Você mesmo cria lojas personalizadas para agrupar o conhecimento operacional que importa para uma equipe, um serviço ou um problema recorrente. O agente trata as duas da mesma forma: ele lê o nome e a descrição de cada loja para decidir se quer abri-la.
As memórias diferem de outros tipos de itens de conhecimento de maneiras importantes:
| Aspecto | Habilidade | Instruções do agente | Memória |
|---|---|---|---|
| Tipo de conhecimento | Processual (instruções) | Procedimental (instruções sempre ativas) | Informativo (contexto sintetizado) |
| Formato de conteúdo | Pacote Markdown ou ZIP | Somente Markdown | Somente Markdown |
| Injeção de contexto | Sob demanda (o agente decide por meio da correspondência de descrição) | Sempre (todas as sessões) | Sob demanda (o agente decide por meio da correspondência de descrição) |
| Criado por | Usuário (UI, CLI), agente AWS DevOps | Usuário (UI, CLI) | Usuário (UI, CLI, via chat), AWS DevOps agente (agente de aprendizagem) |
Por que usar memórias
As memórias dão aos agentes acesso a padrões históricos e conhecimentos ambientais que, de outra forma, seriam perdidos entre as sessões.
Principais benefícios:
Investigações mais rápidas: os agentes relembram as causas raiz recentes de monitores específicos, evitando etapas redundantes de diagnóstico quando um problema recorrente ocorre novamente.
Consciência ambiental - As memórias capturam detalhes específicos do ambiente, como alarmes ruidosos conhecidos, peculiaridades de infraestrutura ou relações de componentes que são difíceis de redescobrir a cada sessão.
Melhoria contínua - À medida que o DevOps agente resolve mais incidentes, ele cria automaticamente uma base de conhecimento mais rica de padrões e causas básicas específicas de sua infraestrutura.
Preferências do usuário - As memórias registram as preferências e diretrizes de comunicação para que o agente se comporte de forma consistente de acordo com suas expectativas.
Como as memórias funcionam
Quando uma sessão do agente é iniciada, o agente recebe uma lista de armazenamentos de memória com seus nomes e descrições, não seu conteúdo. Durante uma investigação, o agente compara a tarefa atual com a descrição de cada loja para decidir se a loja é relevante. Se estiver, o agente lista as memórias internas, e cada memória carrega sua própria descrição que o agente usa da mesma forma: ele lê o conteúdo completo de uma memória somente depois que essa descrição parece relevante. Como o nome e a descrição são tudo o que o agente vê antes de abrir uma loja ou uma memória, a descrição é o sinal com o qual o agente compara; o conteúdo permanece oculto até que o agente decida lê-lo. Esse padrão de divulgação progressiva mantém o consumo de contexto baixo e, ao mesmo tempo, torna acessível todo o conhecimento relevante.
Cada memória é versionada. Cada atualização cria uma nova versão imutável, para que você possa visualizar as versões anteriores e manter uma trilha de auditoria de como uma memória mudou ao longo do tempo.
Organizando memórias em pastas
O nome de uma memória é seu caminho dentro da loja, então você pode agrupar memórias relacionadas em pastas em vez de manter uma única lista simples. Use / em um nome para aninhar memórias — por exemplo, ou. alarms/checkout-latency services/checkout/overview Como a localização de uma memória indica o que ela contém, o agente lê primeiro um índice e abre somente os poucos arquivos relevantes para a tarefa, o mesmo padrão de divulgação progressiva descrito acima.
Por exemplo, o mapa do agente do seu ambiente é um conjunto de arquivos — uma visão geral, um arquivo para cada serviço e um arquivo para cada caminho crítico de solicitação — com um índice que o agente lê primeiro. O aplicativo do operador exibe memórias nessa estrutura de pastas, para que você possa navegar em uma loja da mesma forma que o agente navega nela.
Armazenamentos de memória gerenciados
AWS DevOps O agente cria e mantém um conjunto de armazenamentos de memória gerenciados automaticamente à medida que aprende com a atividade no seu Espaço do Agente. Isso inclui o incorporado monitors e os directives armazenamentos, além de um repositório para cada área do seu ambiente que o AWS DevOps Agent conhece: sua topologia, dependências de código, estrutura de pipeline e padrões de uso de ferramentas. AWS DevOps Anteriormente, o agente apresentava esse conhecimento como habilidades aprendidas; hoje ele mantém o mesmo conhecimento da memória, nas lojas descritas aqui. Para saber como essas lojas são criadas e atualizadas, consulte Como a memória é criada e atualizada.
monitores
Per-monitor histórico de causas raiz recorrentes. Cada arquivo de memória corresponde a um monitor específico (alarme ou métrica) e lista as categorias de causas que produziram incidentes para esse alarme, com evidências por investigação. Os agentes leem a entrada correspondente ao alarme de disparo antes da triagem para identificar rapidamente se o incidente atual corresponde a um padrão conhecido.
Quando há investigações nas últimas duas semanas no Espaço do Agente, um agente de aprendizagem trabalha uma vez por dia para analisar investigações recentes e, em seguida, extrair e armazenar memórias nessa loja. Os itens de memória nesta loja são excluídos quando não têm atualizações por duas semanas. Se a loja ficar cheia, o item de memória mais antigo será excluído para liberar espaço.
diretivas
User-authored diretivas que orientam o comportamento do agente. Use essa loja para registrar as instruções permanentes que o agente deve seguir, como convenções de infraestrutura ou preferências de nomenclatura.
Exemplos:
“Os lambdas não são mais usados. O serviço usa o Fargate.”
“O serviço de armazenamento é chamado de Serviço de Armazenamento de Pedidos.”
reflexões
Lições retiradas de investigações anteriores sobre o que foi esquecido ou esquecido. Quando você envia feedback sobre uma investigação, é criada uma memória que analisa por que a causa raiz real difere da que a investigação encontrou. Investigações futuras desse alarme usam a memória para evitar cometer o mesmo erro.
Para obter mais informações, consulte Fornecer feedback sobre investigações.
Compreensão do espaço do agente
A understanding-agent-space loja contém um mapa dos recursos e relacionamentos em seu Espaço do Agente. Ele inclui uma visão geral do sistema em linguagem simples com os principais conceitos de domínio, os ambientes de implantação (pares de AWS contas e regiões, assinaturas e regiões do Azure etc.), uma arquitetura em nível de contêiner que mostra como os serviços lógicos se conectam, os caminhos de solicitação que são centrais para seu aplicativo com os componentes que eles atravessam e um mapeamento de repositórios de código para contêineres.
O armazenamento mantém uma memória para cada contêiner lógico que descreve seus componentes internos (computação, dados, mensagens, rede e outros) com tipos de recursos e identificadores físicos, como ARNs, nomes de tabelas e URLs de filas. Cada memória de contêiner também captura a cobertura de observabilidade — alarmes, painéis e monitores vinculados a cada componente — e mapeia cada componente para seus repositórios de código, pacotes e definições de infraestrutura como código associados, fornecendo uma cadeia completa de rastreabilidade do código-fonte aos recursos implantados.
Ele também mantém uma memória para cada caminho crítico de solicitação que descreve todo o fluxo de solicitação de ponta a ponta na granularidade do componente, do ponto de entrada até cada serviço intermediário, armazenamento de dados e dependência externa. Cada memória de caminho inclui um fluxo sequenciado de operações e mecanismos de interação entre componentes e cataloga os sinais de observabilidade relevantes para o caminho: padrões de grupos de registros para cada salto, métricas principais (latência, taxas de erro, limitação, cotas de token) com seus nomes e dimensões de alarme e extensões de rastreamento distribuídas que podem ser correlacionadas entre serviços e contas.
Entendendo as dependências do código
A understanding-dependencies loja possui um mapa completo de dependência entre serviços e pacotes. Use-o para entender como os repositórios se conectam: quais serviços chamam quais, quais eventos fluem entre eles, quais pacotes são compartilhados e onde estão os limites da infraestrutura. Essa loja é essencial para avaliar o raio de explosão de uma mudança, identificar o impacto a montante e a jusante e entender a ordem de implantação.
Compreendendo a topologia do pipeline
A understanding-pipeline-topology loja mapeia os pipelines do seu projeto do início ao fim, incluindo etapas, promoções ambientais e implantações até o lançamento. Isso ajuda o agente a distinguir os ambientes de produção dos de pré-produção e a entender onde ocorre uma mudança no processo de lançamento.
Práticas recomendadas de uso de ferramentas
A tool-use-best-practices loja mantém padrões eficazes de uso de ferramentas, modos de falha comuns e orientação de parâmetros que o agente extraiu de investigações anteriores, evitando armadilhas conhecidas e executando investigações com menos etapas desperdiçadas. Ele mantém uma memória de roteamento que lista cada ferramenta com os cenários de investigação que ela suporta, além de uma memória para cada categoria de ferramentas. A orientação para uma ferramenta pode incluir até três seções:
Melhores práticas — Investigation-driven técnicas extraídas do uso bem-sucedido de ferramentas, como modelos de consulta do CloudWatch Logs Insights, namespaces e dimensões de métricas específicos do ambiente e filtros de origem de eventos. CloudTrail Cada entrada é organizada em torno de um cenário de investigação e inclui valores de parâmetros concretos e exemplos observados em investigações anteriores.
Erros comuns — Modos de falha recorrentes e suas correções. Cada entrada descreve uma condição de erro específica, como consultar uma conta inacessível ou criar uma consulta de agregação malformada, e fornece uma ação corretiva para que o agente possa evitar ou se recuperar do erro sem perder as etapas de investigação.
Gerenciamento de resultados — Orientação para chamadas de ferramentas que tendem a retornar grandes respostas. Cada entrada descreve uma mudança de parâmetro ou estratégia de processamento que reduz o tamanho da saída e preserva o valor do diagnóstico.
Quando o acesso à infraestrutura em tempo real está disponível, o AWS DevOps Agente valida esses padrões em seu ambiente antes de incluí-los. Os padrões confirmados são declarados com confiança, os padrões não confirmados usam uma linguagem cautelosa e os padrões refutados são excluídos.
Como a memória é construída e atualizada
AWS DevOps O agente cria e atualiza sua memória gerenciada automaticamente à medida que ela funciona — você não a mantém manualmente. Um agente de aprendizado em segundo plano analisa seu Agent Space e suas investigações recentes, depois escreve e atualiza as memórias nas lojas gerenciadas.
O repositório Agent Space Understanding é gerado pela primeira vez quando um Agent Space termina sua descoberta inicial de recursos e é regenerado quando seus repositórios de código conectados, pipelines de implantação ou integrações de observabilidade mudam. As alterações nas contas conectadas AWS, do Azure ou do Dynatrace são refletidas na próxima atualização agendada, em vez de imediatamente. Para Agent Spaces ativos, a loja também é atualizada de forma recorrente, no máximo uma vez a cada 3 dias. Um Espaço do Agente está ativo se tiver concluído pelo menos uma investigação nos últimos 6 dias; se não tiver nenhuma por 6 dias, a atualização programada será pausada automaticamente e retomada após a conclusão de uma nova investigação.
O repositório de melhores práticas de uso de ferramentas é atualizado após o acúmulo de pelo menos 10 novas investigações concluídas desde sua última atualização, e não mais do que uma vez a cada 3 dias.
A loja de monitores é atualizada uma vez por dia quando o Agent Space passou por investigações nas últimas duas semanas.
Para regenerar essa memória manualmente, escolha Regenerar na página Topologia no aplicativo do operador ou peça ao AWS DevOps Agente no chat para atualizá-la.
O relatório resumido é construído a partir da memória Agent Space Understanding. É uma visualização versionada e somente para leitura do que o AWS DevOps Agente sabe sobre seu ambiente, disponível na guia Relatório resumido da página de detalhes do Agent Space no console de administração do AWS DevOps Agente e na seção Artefatos do aplicativo web. A página Topologia visualiza seu ambiente como contêineres e componentes lógicos; o gráfico de topologia do qual ela é extraída também é o que alimenta a memória Agent Space Understanding. Para obter mais informações, consulte O que é uma topologia de DevOps agente?.
Criando seus próprios armazenamentos de memória
Você pode criar seus próprios armazenamentos de memória para armazenar o conhecimento operacional de uma equipe, de um serviço ou de um problema recorrente — por exemplo, os procedimentos padrão que sua equipe segue para uma tarefa rotineira ou o contexto permanente por trás de um relatório operacional que você produz de acordo com um cronograma. Dê um nome e uma descrição clara à loja. O agente usa a descrição para decidir quando a loja é relevante, portanto, uma descrição específica e precisa é a coisa mais importante que você fornece.
Você pode criar um armazenamento de memória a partir do console ou conversando com o AWS DevOps Agente.
Para criar um armazenamento de memória (console):
Navegue até a página de conhecimento em seu aplicativo Web Agent Space Operator.
Escolha a guia Memórias.
Escolha Criar armazenamento de memória.
Insira um nome e uma descrição e escolha Criar.
Para criar um armazenamento de memória (chat):
Pergunte ao AWS DevOps agente. Por exemplo:
“Crie um armazenamento de memória chamado payments-runbook que contenha orientações permanentes para investigar o serviço de pagamentos.” - Cria uma loja.
“Na loja Payments-Runbook, lembre-se de que se espera que o alarme de latência do checkout aumente durante os trabalhos noturnos em lote.” - Adiciona uma memória à loja.
“Crie um armazenamento de memória chamado operational-procedures que contenha os runbooks padrão para nossas tarefas de manutenção de rotina.” - Cria uma loja para procedimentos operacionais padrão.
“Crie um armazenamento de memória chamado weekly-report-context com as seções, fontes e formato que nosso relatório semanal de operações deve seguir.” - Cria uma loja para um relatório operacional recorrente.
O agente usa uma loja personalizada da mesma forma que usa uma loja gerenciada: ele lê a descrição da loja durante uma tarefa e, se a loja for relevante, abre as memórias de que precisa. As lojas personalizadas contam com os mesmos limites das lojas gerenciadas. Consulte Limites de memória.
Escrevendo descrições eficazes
A descrição de uma loja é a coisa mais importante que você escreve, porque é assim que o agente decide se a loja é relevante, antes de ler qualquer coisa dentro dela. Quando o agente trabalha em uma tarefa, ele vê o nome e a descrição de cada loja, não suas memórias, e abre a loja somente quando a descrição indica que seu conteúdo se aplica. O mesmo vale um nível abaixo: cada memória tem sua própria descrição e o agente lê o conteúdo completo de uma memória somente depois que essa descrição parece relevante. Uma descrição precisa faz com que a loja seja aberta no momento certo; um rótulo vago, como “notesou”, não misc dá nada contra o agente, então ele não entra na loja mesmo quando a resposta está lá dentro.
Escreva uma descrição que indique duas coisas: o que a loja tem e quando o agente deve usá-la. Um padrão confiável é terminar com as situações às quais ele se aplica, por exemplo, “Leia ao investigar a latência do checkout ou do faturamento”. Seja específico e concreto e expresse-o como uma declaração clara sobre o assunto da loja, em vez de uma instrução dirigida a uma pessoa. Por exemplo:
Muito vago: “Notas de pagamento”.
Eficaz: “Runbooks permanentes, problemas conhecidos e contatos de escalonamento para o serviço de pagamentos. Leia ao investigar incidentes de pagamento, cobrança ou reembolso.”
Uma descrição pode ter até 1.024 caracteres. Você pode refiná-lo posteriormente, e isso é a solução usual quando o agente não está desenhando em uma loja que você esperava que ele usasse.
O que colocar em um armazenamento de memória
Um armazenamento de memória contém conhecimento durável e sintetizado: fatos sobre seu ambiente, causas básicas recorrentes, convenções e diretrizes permanentes e as descobertas e resumos que você extrai de trabalhos anteriores. Armazene a conclusão que vale a pena relembrar mais tarde, não os dados brutos.
Um armazenamento de memória não é um bloco de notas para uma única investigação e não é um cache de valores-chave para a saída de uma ferramenta. Você não pode armazenar o resultado bruto de uma chamada de ferramenta em uma loja e recuperá-lo posteriormente na mesma investigação. Durante uma investigação, o agente já mantém os resultados da ferramenta em seu contexto de trabalho. Em vez disso, registre o fato ou encontre o resultado estabelecido (por exemplo, “o serviço de checkout chama a API de pagamentos de forma síncrona”), que o agente pode reutilizar em sessões futuras.
Para obter os melhores resultados:
Mantenha cada memória focada em um único fato ou lição, em vez de em uma grande quantidade, para que o agente possa recuperar exatamente o que precisa.
Armazene o que permanece verdadeiro em todas as investigações e deixe que dados operacionais únicos permaneçam na investigação que os produziu.
Visualizando memórias
Você pode visualizar todos os armazenamentos de memória e seus conteúdos na página de conhecimento do seu aplicativo Web Agent Space Operator.
Para visualizar os armazenamentos de memória:
Navegue até a página de conhecimento em seu aplicativo Web Agent Space Operator.
Escolha a guia Memórias.
Navegue pela lista de armazenamentos de memória, cada um mostrando seu nome, descrição e escopo do tipo de agente.
Para visualizar memórias em uma loja:
Na guia Memórias, escolha Exibir ao lado do armazenamento de memória que você deseja explorar.
A página de detalhes da loja lista todas as memórias com seu nome, descrição, número da versão e data da última modificação, classificadas alfabeticamente por nome.
Para visualizar uma memória específica:
Na página de detalhes da loja, escolha Exibir ao lado da memória que você deseja ler.
A página de detalhes da memória exibe o conteúdo do markdown renderizado junto com a data de criação, a data da última modificação e um seletor de versão.
Para ver uma versão anterior:
Na página de detalhes da memória, use o menu suspenso do seletor de versão para escolher uma versão mais antiga.
O conteúdo é atualizado para exibir a versão selecionada.
Ativando e desativando memórias
Você pode alternar armazenamentos de memória individuais ou memórias individuais ativas ou inativas sem excluí-las.
Para alternar um armazenamento de memória:
Na guia Memórias, use a chave seletora ao lado do armazenamento de memória.
Quando inativos, os agentes não acessam nenhuma memória dentro dessa loja.
Para ativar uma memória individual:
Navegue até um armazenamento de memória para ver sua lista de memórias.
Use a chave seletora ao lado da memória que você deseja ativar ou desativar.
Quando inativos, os agentes ignoram essa memória específica durante as investigações.
Editando memórias com o Chat
Você pode criar, atualizar ou excluir memórias conversando com o DevOps Agente na interface do Chat. O agente do Chat pode gravar diretamente nos armazenamentos de memória.
Exemplos de comandos de bate-papo:
“Lembre-se de que o serviço de armazenamento é chamado de Serviço de armazenamento de pedidos” - Cria ou atualiza uma memória no armazenamento de diretivas.
“Atualize a memória do alarme canário para observar que ele está instável durante as implantações” - Atualiza uma memória específica no armazenamento do monitor.
“Excluir a memória sobre a cadeia de conexão antiga do banco de dados” - Remove uma memória que não é mais relevante.
“Crie um armazenamento de memória chamado network-quirks e adicione uma observação de que o gateway NAT eu-west-1 desativa as conexões ociosas após 350 segundos” - Cria um armazenamento e sua primeira memória.
O agente do Chat grava diretamente nos armazenamentos de memória em seu nome.
Excluindo um armazenamento de memória
Você pode excluir um armazenamento de memória personalizado que não precisa mais. As lojas gerenciadas (como monitorsdirectives, e as lojas de habilidades aprendidas) não podem ser excluídas.
No chat, o agente não exclui uma loja que ainda contém memórias — ele solicita que você as exclua primeiro. Exclua as memórias e, em seguida, exclua a loja.
No console, excluir uma loja também exclui as memórias que ela contém. Isso não pode ser desfeito, então certifique-se de que é a loja que você pretende remover.
Para excluir uma loja no chat, pergunte ao agente. Por exemplo:
Delete the network-quirks memory store.
Limites de memória
Os seguintes limites se aplicam às memórias:
| Recurso | Limite |
|---|---|
| Armazenamentos de memória por espaço do agente | 50 |
| Memórias por armazenamento de memória | 200 |
| Tamanho do conteúdo de memória individual | 100 KB |
