View a markdown version of this page

Arbeitsspeicher - Amazon Grundgestein AgentCore
Wie funktioniert das GedächtnisVerwalteter Speicher (Standard)Fügt vorhandenen Speicher hinzu (BYO)Speicher deaktivierenPer-user Speicherbereich mit Akteur-IDLong-term SpeicherabrufKürzung des Kontextes

Arbeitsspeicher

Der Kabelbaum behält den Konversationsstatus automatisch im AgentCore Speicher bei. Bei jedem Aufruf wird die Konversation gespeichert, wobei der Bereich nach der Sitzungs-ID (und zusätzlich nach der Akteur-ID, falls angegeben) aufgeteilt wird. Bei nachfolgenden Aufrufen mit derselben Sitzungs-ID wird der Verlauf des Agenten aus dem Arbeitsspeicher geladen, bevor er eine Begründung erhält. Er merkt sich, was in früheren Runden passiert ist, auch wenn die zugrundeliegende MicroVM-Sitzung abgelaufen ist. Sie müssen vorherige Nachrichten nicht selbst weiterleiten. Senden Sie einfach die neue Nachricht.

Wie funktioniert das Gedächtnis

  • Short-term Der Speicher erfasst unbearbeitete Ereignisse (Nachrichten, Tool-Aufrufe) innerhalb einer Sitzung. Dies sorgt für Kontinuität zwischen den einzelnen Runden des Agenten.

  • Long-term Das Gedächtnis extrahiert mithilfe konfigurierbarer Strategien (Semantik, Zusammenfassung, Benutzerpräferenz, episodisch oder benutzerdefiniert) beständiges Wissen und macht es über eine semantische Suche in späteren Sitzungen abrufbar.

  • Die Actor ID identifiziert die Entität, die mit dem Agenten interagiert (ein Benutzer, ein anderer Agent oder ein System). Speicherereignisse werden durch ActorID + sessionId begrenzt, sodass jeder Akteur über isolierten Speicher verfügt. Long-term Beim Abrufen wird ActorID als Vorlagenvariable in Namespace-Pfaden (z. B.) verwendet, um sie den konfigurierten Speicherstrategien zuzuordnen. /summary/{actorId}/{sessionId}/

Verwalteter Speicher (Standard)

Standardmäßig stellt der Harness automatisch eine AgentCore Memory-Instance mit sinnvollen Standardeinstellungen bereit (Semantik und Zusammenfassungsstrategien, 30-tägiges Ablaufen von Ereignissen). Sie müssen nichts erstellen oder konfigurieren — Speicher funktioniert einfach.

So passen Sie den verwalteten Speicher bei der Erstellung an:

Beispiel
AWS CLI/boto3
aws bedrock-agentcore-control create-harness \
  --harness-name "MyHarness" \
  --execution-role-arn "arn:aws:iam::123456789012:role/MyHarnessRole" \
  --memory '{"managedMemoryConfiguration": {"strategies": ["SEMANTIC", "SUMMARIZATION", "USER_PREFERENCE"], "eventExpiryDuration": 60}}'

So aktualisieren Sie Strategien für einen vorhandenen Kabelbaum:

aws bedrock-agentcore-control update-harness \
  --harness-id "MyHarness-UuFdkQoXSL" \
  --memory '{"optionalValue": {"managedMemoryConfiguration": {"strategies": ["SEMANTIC", "SUMMARIZATION", "USER_PREFERENCE", "EPISODIC"]}}}'
AgentCore CLI

Der Speicher ist standardmäßig aktiviert, wenn Sie einen Kabelbaum erstellen:

agentcore create --name myagent
agentcore deploy

Um verwalteten Speicher zu überspringen:

agentcore create --name myagent --no-harness-memory
Interactive

Führen Sie das Programm agentcore in einem Projektverzeichnis aus, wählen Sie Hinzufügen und anschließend Harness aus. Der Assistent beinhaltet einen Speicherschritt.

  1. Wählen Sie im Schritt Speicher die Option Kein persistenter Speicher oder Aktiviert, um persistenten Speicher für den Kabelbaum zu erstellen.

    Schritt Speicher: Kein persistenter Speicher oder Aktiviert

  2. Wenn der Speicher aktiviert ist, wird in den erweiterten Einstellungen eine zusätzliche Option zur Speicheroptimierung angezeigt. Aktivieren Sie sie mit der Leertaste und drücken Sie die Eingabetaste, um den Abruf zu optimieren.

    Erweiterte Einstellungen: Option zur Speicheroptimierung

  3. Legen Sie optional die Anzahl der Nachrichten, die höchsten K beim Abrufen und die Relevanzbewertung fest (beide können übersprungen werden).

    Speicheroptimierung: Anzahl der Nachrichten, Top-K, Relevanzbewertung

Bestätigen Sie den Assistenten und führen Sie ihn dann aus, agentcore deploy um die Anwendung durchzuführen.

Der verwaltete Speicher wird vollständig vom Kabelbaum verwaltet:

  • Die Strategiekonfiguration wird über gesteuertUpdateHarness. Sie können weiterhin read/write Ereignisse und Datensätze direkt über die Speicher-APIs abfragen.

  • Verwalteter Speicher kann nicht direkt über die Speicher-APIs gelöscht werden. Um verwalteten Speicher in eine reguläre AgentCore Speicherressource umzuwandeln, können Sie ihn auf zwei Arten vom Harness trennen:

    • Wird verwendetUpdateHarness, um zu BYO (agentCoreMemoryConfiguration) oder deaktiviert zu wechseln.

    • Löschen deleteManagedMemory=false weiterleiten, um stattdessen die Zuordnung aufzuheben — der verwaltete Speicher wird DeleteHarness standardmäßig kaskadiert gelöscht.

Verfügbare Strategien

Strategie Description

SEMANTIC

Extrahiert Faktenwissen aus Konversationen, das über eine semantische Suche abgerufen werden kann.

SUMMARIZATION

Erstellt fortlaufende Zusammenfassungen von Konversationen, die nach Akteur und Sitzung geordnet sind.

USER_PREFERENCE

Erfasst Benutzerpräferenzen und Einstellungen, die während Konversationen zum Ausdruck gebracht wurden.

EPISODIC

Zeichnet wichtige Ereignisse und Erlebnisse als einzelne Episoden auf.

Fügt vorhandenen Speicher hinzu (BYO)

Wenn Sie eine erweiterte Konfiguration benötigen, die über das hinausgeht, was Managed Memory bietet — benutzerdefinierte Namespace-Vorlagen, KMS-Verschlüsselung oder gemeinsam genutzter Speicher für mehrere Kabelbäume —, fügen Sie stattdessen eine vorhandene AgentCore Memory-Instanz hinzu.

Beispiel
AWS CLI/boto3

Erstellen Sie eine Speicherinstanz:

aws bedrock-agentcore-control create-memory \
  --name "MyMemory" \
  --event-expiry-duration 30 \
  --description "Memory for my harness"

Befestigen Sie es am Kabelbaum:

aws bedrock-agentcore-control update-harness \
  --harness-id "MyHarness-UuFdkQoXSL" \
  --memory '{"optionalValue": {"agentCoreMemoryConfiguration": {"arn": "arn:aws:bedrock-agentcore:us-west-2:123456789012:memory/MyMemory-abc123"}}}'
AgentCore CLI
agentcore create --name myagent --memory-arn "arn:aws:bedrock-agentcore:us-west-2:123456789012:memory/MyMemory-abc123"
agentcore deploy

Speicher deaktivieren

Um den Speicher vollständig zu deaktivieren:

aws bedrock-agentcore-control update-harness \
  --harness-id "MyHarness-UuFdkQoXSL" \
  --memory '{"optionalValue": {"disabled": {}}}'

Per-user Speicherbereich mit Akteur-ID

Übergibt actorId den Speicherbereich zum Zeitpunkt des Aufrufs an einen bestimmten Benutzer. Jeder Akteur erhält ein isoliertes Kurz- und Langzeitgedächtnis:

response = client.invoke_harness(
    harnessArn=HARNESS_ARN,
    runtimeSessionId=SESSION_ID,
    actorId="user-123",
    messages=[{"role": "user", "content": [{"text": "What do you remember about my preferences?"}]}],
)

Long-term Speicherabruf

Wenn ein Harness über aktive Speicherstrategien (verwaltet oder BYO) verfügt, erfolgt der Abruf automatisch — der Harness leitet eine Abrufkonfiguration aus den aktiven Strategien der Memory-Instance ab. Bei jedem Aufruf fragt der Agent relevante Langzeiterinnerungen ab und fügt sie in den Konversationskontext ein, bevor er mit Argumenten beginnt.

Standardverhalten:

  • Der Abruf wird automatisch mit Standardparametern (topK=10,relevanceScore=0.2) für den Namespace jeder aktiven Strategie konfiguriert.

  • Für verwalteten Speicher oder BYO-Speicher ist keine manuelle Konfiguration erforderlich.

Überschreiben Sie die Standardwerte: Wenn Sie retrievalConfig in der BYO-Speicherkonfiguration explizit a angeben, haben Ihre Werte Priorität und es erfolgt keine automatische Ableitung. Auf diese Weise können Sie anpassen, welche Namespaces abgefragt werden, den Abruf für bestimmte Strategien anpassen topK oder relevanceScore deaktivieren.

aws bedrock-agentcore-control update-harness \
  --harness-id "MyHarness-UuFdkQoXSL" \
  --memory '{"optionalValue": {"agentCoreMemoryConfiguration": {"arn": "arn:aws:bedrock-agentcore:us-west-2:123456789012:memory/MyMemory-abc123", "retrievalConfig": {"/facts/{actorId}/": {"topK": 5, "relevanceScore": 0.5, "strategyId": "FactExtractor-abc123"}}}}}'
Wichtig

Wenn Sie die Strategien Ihrer BYO Memory-Instance aktualisieren (hinzufügen oder entfernen), nachdem Sie sie an einen Harness angehängt haben, rufen Sie auf, um die Abrufkonfiguration zu aktualisieren. UpdateHarness Bei verwaltetem Speicher ändert sich die Strategie, indem die Konfiguration automatisch UpdateHarness aktualisiert wird.

Kürzung des Kontextes

Wenn der Konversationsverlauf über das Kontextfenster des Modells hinausgeht, wendet der Kabelbaum eine Strategie zur Kürzung an. Konfigurieren Sie dies im Harness oder Override pro Aufruf.

  • sliding_window(Standard) — behält die neuesten N Nachrichten bei. Einfach und vorhersehbar.

  • summarization- komprimiert ältere Nachrichten zu einer Zusammenfassung, sodass mehr Kontext in weniger Tokens erhalten bleibt.

  • none- keine Kürzung. Nur verwenden, wenn Sie die Kontextgröße selbst verwalten.

aws bedrock-agentcore-control update-harness \
  --harness-id "MyHarness-UuFdkQoXSL" \
  --truncation '{"strategy": "sliding_window", "slidingWindowConfig": {"numMessages": 30}}'

Weitere Informationen: AgentCore Speicher, Speicherspeicher erstellen, Strategien für das Langzeitgedächtnis.

Verwandte Themen