Self-managed 策略

Amazon Bedrock AgentCore Memory 中的自我管理策略可让您完全控制内存提取和整合管道。通过自我管理策略，您可以构建自定义内存处理工作流程，同时利用 Amazon Bedrock AgentCore 进行存储和检索。

自我管理策略与批量操作（BatchCreateMemoryRecords、、BatchDeleteMemoryRecords）相结合 BatchUpdateMemoryRecords，可让您直接将这些提取的记录提取到 Amazon Bedrock AgentCore 内存中以实现搜索功能。

借助自我管理策略，您可以：

创建和使用自我管理策略

Self-managed 策略遵循从触发器配置到内存记录存储的五步过程。

先决条件

在设置自我管理策略之前，请确认您已经：

设置基础设施

创建 Amazon Bedrock AgentCore 访问您的 AWS 资源所需的资源，包括 S3 存储桶、SNS 主题和 IAM 角色。

步骤 1：创建 S3 存储桶

在您的账户中创建一个 S3 存储桶，Amazon Bedrock AgentCore 将在其中交付批量事件有效负载。

步骤 2：创建 SNS 主题

为工作通知创建 SNS 主题。如果在会话中处理顺序对您的用例很重要，请使用 FIFO 主题。

步骤 3：创建 IAM 角色

创建一个 Amazon Bedrock AgentCore 可以代入的 IAM 角色来访问您的资源。

信任策略

使用以下信任策略：

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Principal": {
                "Service": "bedrock-agentcore.amazonaws.com"
            },
            "Action": "sts:AssumeRole",
            "Condition": {
                "ArnLike": {
                    "aws:SourceArn": "arn:aws:bedrock-agentcore:<region>:<account-id>:memory/*"
                }
            }
        }
    ]
}

权限策略

使用以下权限策略：

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Sid": "S3PayloadDelivery",
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "s3:GetBucketLocation",
                "s3:PutObject"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:s3:::your-agentcore-payloads-bucket",
                "arn:aws:s3:::your-agentcore-payloads-bucket/*"
            ]
        },
        {
            "Sid": "SNSNotifications",
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "sns:GetTopicAttributes",
                "sns:Publish"
            ],
            "Resource": "arn:aws:sns:us-east-1:123456789012:agentcore-memory-jobs"
        }
    ]
}

其他 KMS 权限（如果使用加密资源）

如果您使用加密资源，请添加以下 KMS 权限：

{
    "Sid": "KMSPermissions",
    "Effect": "Allow",
    "Action": [
        "kms:GenerateDataKey",
        "kms:Decrypt"
    ],
    "Resource": "arn:aws:kms:us-east-1:123456789012:key/your-key-id"
}

创建自我管理的策略

使用 Amazon Bed AgentCore rock 控制平面 API 使用自我管理策略创建或更新 AgentCore 内存。

所需的权限

您的 IAM 用户或角色需要：

使用自我管理策略创建 AgentCore 记忆

使用 S AWS DK CreateMemory 操作创建具有自我管理策略的 AgentCore 内存。

aws bedrock-agentcore-control create-memory \
  --name "MyCustomMemory" \
  --description "Memory with self-managed extraction strategy" \
  --memory-execution-role-arn "arn:aws:iam::123456789012:role/AgentCoreMemoryRole" \
  --event-expiry-duration 90 \
  --memory-strategies '[
    {
      "customMemoryStrategy": {
        "name": "SelfManagedExtraction",
        "description": "Custom extraction strategy",
        "configuration": {
          "selfManagedConfiguration": {
            "triggerConditions": [
              {
                "messageBasedTrigger": {
                  "messageCount": 6
                }
              },
              {
                "tokenBasedTrigger": {
                  "tokenCount": 1000
                }
              },
              {
                "timeBasedTrigger": {
                  "idleSessionTimeout": 30
                }
              }
            ],
            "historicalContextWindowSize": 2,
            "invocationConfiguration": {
              "payloadDeliveryBucketName": "your-agentcore-payloads-bucket",
              "topicArn": "arn:aws:sns:us-east-1:123456789012:agentcore-memory-jobs"
            }
          }
        }
      }
    }
  ]'

了解有效载荷交付

当触发条件得到满足时，Amazon Bedrock AgentCore 会使用特定的架构发送通知和有效负载。

SNS 通知消息

{
  "jobId": "unique-job-identifier",
  "s3PayloadLocation": "s3://bucket/path/to/payload.json",
  "memoryId": "your-memory-id",
  "strategyId": "your-strategy-id"
}

S3 有效载荷结构

{
  "requestId": "request-identifier",
  "accountId": "123456789012",
  "memoryId": "your-memory-id",
  "actorId": "user-or-agent-id",
  "sessionId": "conversation-session-id",
  "strategyId": "your-strategy-id",
  "startingTimestamp": 1634567890,
  "endingTimestamp": 1634567920,
  "currentContext": [
    {
      "role": "USER",
      "content": {
        "text": "User message content"
      }
    },
    {
      "role": "ASSISTANT",
      "content": {
        "text": "Assistant response"
      }
    }
  ],
  "historicalContext": [
    {
      "role": "USER",
      "content": {
        "text": "User message content"
      }
    },
    {
      "role": "ASSISTANT",
      "content": {
        "text": "Previous assistant response"
      }
    },
    {
      "blob": "{}",
    }
  ]
}

构建您的自定义管道

本节演示了一种使用 Lambd AWS a 和 SQS 构建自我管理的内存处理管道的方法。这只是一个示例，您可以使用任何符合您要求的计算平台（EC2、ECS、Fargate）、逻辑和处理框架来实现您的管道。

步骤 1：设置计算

步骤 2：处理管道

以下示例管道由四个主要组件组成：

测试您的实现

示例：创建测试事件

aws bedrock-agentcore create-event \
  --memory-id "your-memory-id" \
  --actor-id "test-user" \
  --session-id "test-session-1" \
  --event-timestamp "2024-01-15T10:00:00Z" \
  --payload '[{
    "conversational": {
      "content": {"text": "I prefer Italian restaurants with outdoor seating"},
      "role": "USER"
    }
  }]'

示例：检索内存记录

# List records belonging to a specific namespace
aws bedrock-agentcore list-memory-records \
  --memory-id "your-memory-id" \
  --namespace "/actor/Jane/" # lists all records present in the given namespace

# List records belonging to a particular namespace hierarchy
aws bedrock-agentcore list-memory-records \
  --memory-id "your-memory-id" \
  --namespace-path "/" # lists all records present under the namespace hierarchy

最佳实践

在实施自我管理策略时，请遵循这些最佳实践，以提高性能、可靠性、成本优化和安全性。

性能和可靠性

成本优化

处理注意事项

安全性