Memoria

El arnés mantiene automáticamente el estado de conversación en AgentCore la memoria. Cada vez que se invoca, se guarda la conversación, determinada por el identificador de sesión (y, además, por el identificador del actor, si se proporciona). En las siguientes invocaciones con el mismo identificador de sesión, el historial del agente se carga desde la memoria antes de que se razone: recuerda lo que ocurrió en turnos anteriores, incluso después de que la sesión de microVM subyacente haya expirado. No es necesario que pase usted mismo los mensajes anteriores; simplemente envíe el mensaje nuevo.

Cómo funciona la memoria

Memoria gestionada (predeterminada)

De forma predeterminada, el arnés aprovisiona una instancia de AgentCore memoria automáticamente con valores predeterminados razonables (estrategias semánticas y de resumen, caducidad del evento en 30 días). No necesitas crear ni configurar nada, la memoria simplemente funciona.

Para personalizar la memoria gestionada en el momento de la creación:

La memoria gestionada se gestiona completamente mediante el arnés:

Estrategias disponibles

Añade memoria existente (BYO)

Si necesita una configuración avanzada que vaya más allá de lo que ofrece la memoria gestionada (plantillas de espacio de nombres personalizadas, cifrado KMS o memoria compartida en varios arneses), adjunte una instancia de memoria existente AgentCore en su lugar.

Desactivar la memoria

Para deshabilitar la memoria por completo:

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

Per-user determinación del alcance de la memoria con el ID del actor

actorIdTransfiera en el momento de la invocación para asignar memoria a un usuario específico. Cada actor obtiene una memoria aislada a corto y largo plazo:

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 recuperación de memoria

Cuando un arnés tiene estrategias de memoria activas (gestionadas o BYO), la recuperación funciona automáticamente: el arnés deriva una configuración de recuperación a partir de las estrategias activas de la instancia de memoria. En cada invocación, el agente consulta los recuerdos relevantes a largo plazo y los introduce en el contexto de la conversación antes de razonar.

Comportamiento predeterminado:

Anule los valores predeterminados: si proporciona explícitamente una retrievalConfig en la configuración de memoria BYO, sus valores tienen prioridad y no se produce ninguna derivación automática. Esto le permite personalizar los espacios de nombres que se consultan, ajustar topK o relevanceScore deshabilitar la recuperación para estrategias específicas.

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"}}}}}'

Truncamiento del contexto

Cuando el historial de conversaciones va más allá de la ventana de contexto del modelo, el arnés aplica una estrategia de truncamiento. Configúrelo en el arnés o anólelo por invocación.

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

Más información: AgentCore memoria, creación de un almacén de memoria, estrategias de memoria a largo plazo.

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