Reimpulsar las ingestas fallidas
La extracción de la memoria a corto plazo a la memoria a largo plazo suele ser automática. Si la extracción de la memoria a corto plazo a la memoria a largo plazo no tiene éxito por algún motivo, AgentCore Memory intentará solucionar el problema. Si los problemas persisten, puede ser necesaria la intervención de un desarrollador y los trabajos fallidos se trasladarán a una cola dedicada al recurso de memoria. Un ejemplo es si tu cuenta está consumiendo memoria de larga duración a un ritmo superior al permitido. En este caso, debe esperar a que el tráfico disminuya y reactivar manualmente los trabajos afectados.
Puede llamar ListMemoryExtractionJobs para ver los trabajos fallidos y consultar el código del motivo del error para ver el motivo del error. Llame StartMemoryExtractionJobs para volver a introducir el trabajo en la memoria a largo plazo. Recomendamos monitorear la métrica de venta FailedExtraction para recibir notificaciones de cualquier problema. Esta métrica también tiene las dimensiones de StrategyId, Recurso (el ARN de la memoria) y. StrategyType AgentCore La memoria emite un recuento de esta métrica cada vez que se produce un error en un trabajo de extracción y se escribe en el almacenamiento de trabajos de extracción.
En el caso de las estrategias integradas, el único escenario de error es alcanzar el límite de ingesta. En el caso de las funciones integradas con anulación, existen otros escenarios de error, como problemas con el modelo que has seleccionado para usar en tu cuenta o con los permisos que has concedido a AgentCore Memory.
| Código de motivo del error | Description (Descripción) | Mitigación recomendada |
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Esta cuenta ha superado la cuota de fichas por minuto asignada para el procesamiento de memoria a largo plazo |
A través de Service Quotas, solicite un límite superior para la cuota de Bedrock Agentcore «Tokens por minuto para extracción de memoria a largo plazo». A continuación, invoca la StartMemoryExtractionJob API en el JobID de la extracción fallida. |
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La memoria ExecutionRoleArn proporcionada durante el proceso CreateMemory carece de los permisos adecuados para invocar todos los ID de modelo proporcionados en las estrategias personalizadas adjuntas a la memoria |
Asegúrese de que el rol tenga la política de permisos y confianza tal como se define aquí y añada los permisos que falten. O llama UpdateMemory para cambiar a un rol diferente con los permisos adecuados. A continuación, invoque la StartMemoryExtractionJobs API en el JobID de la extracción fallida. |
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El servicio recibió un error interno de Bedrock al intentar invocar el modelo proporcionado en la estrategia personalizada. |
Podría tratarse de un error de servicio temporal de Bedrock. Inténtelo de nuevo más tarde invocando la StartMemoryExtractionJobs API en el JobID de la extracción fallida. |
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El servicio recibió una excepción de limitación por parte de Bedrock al intentar invocar el modelo proporcionado en la estrategia personalizada. |
Asegúrese de que su cuenta haya solicitado a Bedrock una cuota de TPM y RPM adecuada para ese modelo. Invoca la StartMemoryExtractionJobs API en el JobID de la extracción fallida después de aumentar la cuota o durante las horas de poco tráfico. |
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El servicio recibió una excepción de error de modelo de Bedrock al intentar invocar el modelo proporcionado en la estrategia personalizada. |
Por lo general, se trata de un error de servicio temporal de Bedrock. Inténtelo de nuevo más tarde invocando la StartMemoryExtractionJobs API en el JobID de la extracción fallida. |
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El servicio recibió una excepción de tiempo de espera del modelo por parte de Bedrock al intentar invocar el modelo proporcionado en la estrategia personalizada. |
Esto ocurre cuando el tiempo de procesamiento del modelo supera su tiempo de espera. Considere la posibilidad de cambiar a un modelo más rápido antes de invocar la StartMemoryExtractionJobs API en el JobID de la extracción fallida. |
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El servicio recibió un recurso no encontrado de Bedrock al intentar invocar el modelo proporcionado en la estrategia personalizada. |
Asegúrese de que el ID de modelo proporcionado en cualquier estrategia personalizada asociada a la memoria sea correcto. Llame UpdateMemory para actualizar esos valores si es necesario. A continuación, invoque la StartMemoryExtractionJobs API en el JobID de la extracción fallida. |
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El servicio recibió un mensaje de Bedrock que indicaba que el modelo no estaba listo cuando intentaba invocar el modelo proporcionado en la estrategia personalizada. |
Espere a que el modelo esté listo. Consulte la documentación de Bedrock para obtener más detalles. A continuación, invoque la StartMemoryExtractionJobs API en el JobID de la extracción fallida. |
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El servicio recibió el mensaje de servicio no disponible de Bedrock al intentar invocar el modelo proporcionado en la estrategia personalizada. |
Por lo general, se trata de un error de servicio temporal de Bedrock. Inténtelo de nuevo más tarde invocando la StartMemoryExtractionJobs API en el JobID de la extracción fallida. |
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El servicio recibió una excepción de validación de Bedrock al intentar invocar el modelo proporcionado en la estrategia personalizada. |
Asegúrese de que el ID de modelo proporcionado en cualquier estrategia personalizada asociada a la memoria sea correcto. Llame UpdateMemory para actualizar esos valores si es necesario. A continuación, invoque la StartMemoryExtractionJobs API en el JobID de la extracción fallida. |
