Stratégie de mémoire épisodique
La mémoire épisodique capture des tranches significatives des interactions entre l'utilisateur et le système afin que les applications puissent se souvenir du contexte d'une manière ciblée et pertinente. Au lieu de stocker tous les événements bruts, il identifie les moments importants, les résume dans des enregistrements compacts et les organise afin que le système puisse retrouver ce qui compte sans bruit. Cela crée une expérience plus adaptative et intelligente en permettant aux modèles de comprendre l'évolution du contexte au fil du temps.
Sa force réside dans le fait qu'il dispose d'un contexte structuré qui couvre de nombreuses interactions, tout en restant efficace en termes de stockage, de recherche et de mise à jour. Les développeurs obtiennent un équilibre entre fraîcheur, précision et continuité à long terme sans avoir à concevoir leurs propres pipelines de synthèse.
Les réflexions s'appuient sur des données épisodiques en analysant les épisodes passés pour faire ressortir des informations, des modèles et des conclusions de niveau supérieur. Au lieu de simplement récupérer ce qui s'est passé, les reflexions aident le système à comprendre pourquoi certains événements sont importants et comment ils devraient influencer le comportement futur. Ils transforment l'expérience brute en conseils que l'application peut utiliser immédiatement, donnant aux modèles un moyen de tirer des leçons de l'histoire.
Leur valeur réside dans le fait de placer l'information au-dessus des moments individuels ou des épisodes et de créer des connaissances durables qui améliorent la prise de décision, la personnalisation et la cohérence. Cela permet aux applications d'éviter de répéter les erreurs, de s'adapter plus rapidement aux préférences des utilisateurs et de se comporter de manière cohérente sur de longues périodes.
Les clients doivent utiliser la mémoire épisodique dans tous les scénarios où la compréhension d'une séquence d'interactions passées améliore la qualité, ainsi que dans les scénarios où une amélioration à long terme est importante. Les cas d'utilisation idéaux incluent les conversations avec le support client, les flux de travail pilotés par les agents, les assistants de code qui s'appuient sur l'historique des sessions, les outils de productivité personnels, les flux de dépannage ou de diagnostic, et les applications qui ont besoin d'un contexte basé sur des événements antérieurs réels plutôt que sur des profils statiques.
Lorsque vous invoquez la stratégie épisodique, elle détecte AgentCore automatiquement la fin des épisodes dans les conversations et traite les événements en enregistrements d'épisodes structurés.
Étapes de la stratégie
La stratégie de mémoire épisodique comprend les étapes suivantes :
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Extraction — Analyse l'épisode en cours et détermine si l'épisode est terminé.
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Consolidation — Lorsqu'un épisode est terminé, combine les extractions en un seul épisode.
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Réflexion — Les informations sont générées au fil des épisodes.
Résultat de la stratégie
La stratégie de mémoire épisodique renvoie des XML-formatted résultats à la fois pour les épisodes et pour les reflexions. Chaque épisode est décomposé en une situation, une intention, une évaluation, une justification et une réflexion au niveau de l'épisode. Au fur et à mesure de l'interaction, l'épisode est analysé étape par étape. Vous pouvez utiliser ces informations pour mieux comprendre l'ordre des opérations et l'utilisation des outils.
Exemples d'épisodes capturés par cette stratégie
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Interaction de déploiement de code au cours de laquelle l'agent a sélectionné des outils spécifiques, a rencontré une erreur et l'a résolue avec succès en utilisant une autre approche.
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Une tâche de replanification de rendez-vous qui a enregistré l'intention de l'utilisateur, la décision de l'agent d'utiliser un outil particulier et le résultat positif.
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Un flux de travail de traitement des données qui a documenté les paramètres permettant d'obtenir des performances optimales pour un type de données spécifique.
La stratégie épisodique comprend des étapes d'extraction et de consolidation de la mémoire (partagées avec d'autres stratégies). En outre, la stratégie épisodique génère également des reflexions, qui analysent les épisodes en arrière-plan au fur et à mesure que les interactions ont lieu. Les réflexions se consolident sur plusieurs épisodes pour extraire des informations plus larges qui identifient les stratégies et modèles réussis, les améliorations potentielles, les modes de défaillance courants et les leçons apprises au cours de multiples interactions.
Parmi les exemples de reflexions, on peut citer
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Identifier les combinaisons d'outils qui donnent systématiquement des résultats positifs pour des types de tâches spécifiques.
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Reconnaître les tendances des tentatives infructueuses et les approches qui les ont résolues.
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Extraire les meilleures pratiques de plusieurs épisodes réussis avec des scénarios similaires.
L'image suivante schématise la stratégie de mémoire épisodique :
En référençant des épisodes enregistrés, votre agent peut retrouver des expériences passées pertinentes par le biais de recherches sémantiques et de review reflections afin d'éviter de répéter les approches qui ont échoué et d'adapter les stratégies efficaces aux nouveaux contextes. Cette stratégie est utile pour les agents qui tirent parti de l'identification de modèles, doivent continuellement mettre à jour les informations, maintenir la cohérence entre les interactions et ont besoin d'un contexte et d'un raisonnement plutôt que de connaissances statiques pour prendre des décisions.
Rubriques
Espaces de noms
Lorsque vous créez une mémoire avec la stratégie épisodique, vous définissez des espaces de noms dans lesquels stocker les épisodes et les reflections.
Note
Quel que soit l'espace de noms dans lequel vous choisissez de stocker les épisodes, les épisodes sont toujours créés à partir d'une seule session.
Les épisodes sont généralement stockés dans l'un des espaces de noms suivants :
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/strategy/{memoryStrategyId}/— Stockez les épisodes au niveau de la stratégie. Les épisodes qui ont des acteurs différents ou qui proviennent de sessions différentes, mais qui appartiennent à la même stratégie, sont stockés dans le même espace de noms. -
/strategy/{memoryStrategyId}/actor/{actorId}/— Stockez tous les épisodes au niveau de l'acteur. Les épisodes issus de sessions différentes, mais appartenant au même acteur, sont stockés dans le même espace de noms. -
/strategy/{memoryStrategyId}/actor/{actorId}/session/{sessionId}/— Stockez tous les épisodes au niveau de la session. Les épisodes appartenant à la même session sont stockés dans le même espace de noms.
Les reflets doivent suivre le même modèle d'espace de noms que les épisodes, mais les reflets peuvent être moins imbriqués. Par exemple, si votre espace de noms épisodique est le cas/strategy/{memoryStrategyId}/actor/{actorId}/, vous pouvez utiliser les espaces de noms suivants pour les reflexions :
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/strategy/{memoryStrategyId}/actor/{actorId}/— Des informations seront extraites de tous les épisodes pour un acteur. -
/strategy/{memoryStrategyId}/— Des informations seront extraites de tous les épisodes et de tous les acteurs de la stratégie.
Important
Étant donné que les reflexions peuvent concerner plusieurs acteurs au sein d'une même ressource mémoire, prenez en compte les implications en termes de confidentialité de l'analyse entre acteurs lors de la récupération de reflets. Envisagez d'utiliser des rambardes en conjonction avec la mémoire ou de réfléchir au niveau de l'acteur si cela vous préoccupe
Comment récupérer au mieux les épisodes pour améliorer les performances de l'agentic
Il existe plusieurs manières d'utiliser la mémoire épisodique :
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Dans votre code d'agent
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Lorsque vous démarrez une nouvelle tâche, configurez votre agent pour qu'il exécute une requête demandant les épisodes et les reflexions les plus similaires. Recherchez également des épisodes pertinents et réfléchissez ensuite sur la base d'une certaine logique.
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Lorsque vous créez des souvenirs à court terme avec CreateEvent, l'inclusion
TOOLdes résultats donnera des résultats optimaux. -
Pour des épisodes similaires à succès, linéarisez les virages au sein de l'épisode et transmettez-les uniquement à l'agent afin qu'il se concentre sur les étapes principales
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Manuellement
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Examinez vos reflexions ou vos épisodes infructueux, et demandez-vous si certains problèmes pourraient être résolus par des mises à jour de votre code d'agent
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Lorsque vous effectuez des extractions, notez que les enregistrements de mémoire sont indexés en fonction de l' « intention » des épisodes et du « cas d'utilisation » à des fins de réflexion.
Pour les autres stratégies de mémoire, des enregistrements de mémoire sont générés régulièrement tout au long d'une interaction. Les enregistrements de mémoire épisodiques, en revanche, ne seront générés que lorsque AgentCore Memory aura détecté un épisode terminé. Si un épisode n'est pas terminé, sa génération prendra plus de temps car les systèmes attendent de voir si la conversation se poursuit.
