Self-managed estrategia

La estrategia autogestionada de Amazon Bedrock AgentCore Memory le proporciona un control total sobre los procesos de extracción y consolidación de memoria. Con una estrategia autogestionada, puede crear flujos de trabajo de procesamiento de memoria personalizados y, al mismo tiempo, aprovechar Amazon Bedrock AgentCore para el almacenamiento y la recuperación.

Una estrategia autogestionada, en combinación con las operaciones por lotes (BatchCreateMemoryRecords,, BatchDeleteMemoryRecords) BatchUpdateMemoryRecords, le permite ingerir directamente estos registros extraídos en la AgentCore memoria de Amazon Bedrock para realizar funciones de búsqueda.

Con las estrategias autogestionadas, puede:

Cree y utilice una estrategia autogestionada

Self-managed las estrategias siguen un proceso de cinco pasos, desde la configuración del disparador hasta el almacenamiento de los registros de memoria.

Requisitos previos

Antes de configurar estrategias autogestionadas, compruebe que cuenta con lo siguiente:

Configuración de la infraestructura

Cree los AWS recursos necesarios, incluidos el bucket de S3, el tema de SNS y la función de IAM, que Amazon Bedrock AgentCore necesita para acceder a sus recursos.

Paso 1: crear un bucket de S3

Cree un depósito de S3 en su cuenta en el que Amazon Bedrock entregue las AgentCore cargas útiles de los eventos por lotes.

Paso 2: Crear un tema de SNS

Crea un tema de SNS para las notificaciones de trabajo. Utilice los temas de FIFO si el procesamiento del orden dentro de las sesiones es importante para su caso de uso.

Paso 3: Crear un rol de IAM

Cree una función de IAM que Amazon Bedrock AgentCore pueda asumir para acceder a sus recursos.

Política de confianza

Utilice la siguiente política de confianza:

{
    "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/*"
                }
            }
        }
    ]
}

Política de permisos

Utilice la siguiente política de permisos:

{
    "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"
        }
    ]
}

Permisos de KMS adicionales (si se utilizan recursos cifrados)

Si utiliza recursos cifrados, añada los siguientes permisos de KMS:

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

Cree una estrategia autogestionada

Utilice las API del plano de AgentCore control de Amazon Bedrock para crear o actualizar una AgentCore memoria con estrategias autogestionadas.

Permisos necesarios

Su usuario o rol de IAM necesita:

Crea una AgentCore memoria con una estrategia autogestionada

Utilice la CreateMemory operación del AWS SDK para crear una AgentCore memoria que tenga una estrategia autogestionada.

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"
            }
          }
        }
      }
    }
  ]'

Entender la entrega de cargas útiles

Cuando se cumplen las condiciones de activación, Amazon Bedrock AgentCore envía notificaciones y cargas útiles mediante esquemas específicos.

Mensaje de notificación de SNS

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

Estructura de carga útil de S3

{
  "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": "{}",
    }
  ]
}

Cree su canalización personalizada

En esta sección se muestra un enfoque para crear una canalización de procesamiento de memoria autogestionada mediante AWS Lambda y SQS. Este es solo un ejemplo: puede implementar su canalización mediante cualquier plataforma informática (EC2, ECS, Fargate), marco lógico y de procesamiento que cumpla con sus requisitos.

Paso 1: Configurar la computación

Paso 2: procesar la canalización

El siguiente ejemplo de canalización consta de cuatro componentes principales:

Pruebe su implementación

Ejemplo: creación de eventos de prueba

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"
    }
  }]'

Ejemplo: recuperación de registros de memoria

# 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

Prácticas recomendadas

Siga estas prácticas recomendadas para garantizar el rendimiento, la confiabilidad, la optimización de costos y la seguridad al implementar estrategias autogestionadas.

Rendimiento y fiabilidad

Optimización de costos

Consideraciones de procesamiento

Seguridad