Strategi memori episodik
Memori episodik menangkap irisan interaksi pengguna dan sistem yang bermakna sehingga aplikasi dapat mengingat konteks dengan cara yang terasa fokus dan relevan. Alih-alih menyimpan setiap peristiwa mentah, itu mengidentifikasi momen-momen penting, meringkasnya ke dalam catatan ringkas, dan mengaturnya sehingga sistem dapat mengambil apa yang penting tanpa kebisingan. Ini menciptakan pengalaman yang lebih adaptif dan cerdas dengan memungkinkan model memahami bagaimana konteks telah berkembang dari waktu ke waktu.
Kekuatannya berasal dari memiliki konteks terstruktur yang mencakup banyak interaksi, sementara tetap efisien untuk menyimpan, mencari, dan memperbarui. Pengembang mendapatkan keseimbangan antara kesegaran, akurasi, dan kontinuitas jangka panjang tanpa perlu merekayasa jaringan pipa ringkasan mereka sendiri.
Refleksi dibangun di atas catatan episodik dengan menganalisis episode masa lalu untuk memunculkan wawasan, pola, dan kesimpulan tingkat yang lebih tinggi. Alih-alih hanya mengambil apa yang terjadi, reflections membantu sistem memahami mengapa peristiwa tertentu penting dan bagaimana mereka harus mempengaruhi perilaku masa depan. Mereka mengubah pengalaman mentah menjadi panduan yang dapat digunakan aplikasi dengan segera, memberikan model cara untuk belajar dari sejarah.
Nilai mereka berasal dari mengangkat informasi di atas momen individu, atau episode dan menciptakan pengetahuan tahan lama yang meningkatkan pengambilan keputusan, personalisasi, dan konsistensi. Ini membantu aplikasi menghindari kesalahan berulang, beradaptasi lebih cepat dengan preferensi pengguna, dan berperilaku dengan cara yang terasa koheren dalam waktu lama.
Pelanggan harus menggunakan memori episodik dalam skenario apa pun di mana memahami urutan interaksi masa lalu meningkatkan kualitas, serta skenario di mana perbaikan jangka panjang penting. Kasus penggunaan yang ideal termasuk percakapan dukungan pelanggan, alur kerja berbasis agen, asisten kode yang mengandalkan riwayat sesi, alat produktivitas pribadi, pemecahan masalah atau alur diagnostik, dan aplikasi yang membutuhkan konteks yang didasarkan pada peristiwa nyata sebelumnya daripada profil statis.
Saat Anda menjalankan strategi episodik, AgentCore secara otomatis mendeteksi penyelesaian episode dalam percakapan dan memproses peristiwa ke dalam catatan episode terstruktur.
Langkah-langkah dalam strategi
Strategi memori episodik mencakup langkah-langkah berikut:
-
Ekstraksi — Menganalisis episode yang sedang berlangsung dan menentukan apakah episode selesai.
-
Konsolidasi — Ketika sebuah episode selesai, menggabungkan ekstraksi ke dalam episode tunggal.
-
Refleksi - Wawasan dihasilkan di seluruh episode.
Output strategi
Strategi memori episodik mengembalikan XML-formatted output untuk episode dan reflections. Setiap episode dipecah menjadi situasi, niat, penilaian, pembenaran, dan refleksi tingkat episode. Saat interaksi berlangsung, episode dianalisis secara bergantian. Anda dapat menggunakan informasi ini untuk lebih memahami urutan operasi dan penggunaan alat.
Contoh episode yang ditangkap oleh strategi ini
-
Interaksi penyebaran kode di mana agen memilih alat tertentu, mengalami kesalahan, dan berhasil menyelesaikannya menggunakan pendekatan alternatif.
-
Tugas penjadwalan ulang janji temu yang menangkap maksud pengguna, keputusan agen untuk menggunakan alat tertentu, dan hasil yang berhasil.
-
Alur kerja pemrosesan data yang mendokumentasikan parameter mana yang menghasilkan kinerja optimal untuk tipe data tertentu.
Strategi episodik mencakup ekstraksi memori dan langkah-langkah konsolidasi (dibagikan dengan strategi lain). Selain itu, strategi episodik juga menghasilkan reflections, yang menganalisis episode di latar belakang saat interaksi berlangsung. Refleksi terkonsolidasi di beberapa episode untuk mengekstrak wawasan yang lebih luas yang mengidentifikasi strategi dan pola yang berhasil, peningkatan potensial, mode kegagalan umum, dan pelajaran yang dipetik yang mencakup banyak interaksi.
Contoh reflections meliputi
-
Mengidentifikasi kombinasi alat mana yang secara konsisten mengarah pada hasil yang sukses untuk jenis tugas tertentu.
-
Mengenali pola dalam upaya yang gagal dan pendekatan yang menyelesaikannya.
-
Mengekstrak praktik terbaik dari beberapa episode sukses dengan skenario serupa.
Gambar berikut membuat skema strategi memori episodik:
Dengan mereferensikan episode tersimpan, agen Anda dapat mengambil pengalaman masa lalu yang relevan melalui pencarian semantik dan review reflections untuk menghindari pengulangan pendekatan yang gagal dan untuk menyesuaikan strategi yang berhasil dengan konteks baru. Strategi ini berguna untuk agen yang mendapat manfaat dari mengidentifikasi pola, perlu terus memperbarui informasi, menjaga konsistensi lintas interaksi, dan memerlukan konteks dan penalaran daripada pengetahuan statis untuk membuat keputusan.
Topik
Namespace
Saat Anda membuat memori dengan strategi episodik, Anda menentukan ruang nama untuk menyimpan episode dan reflections.
catatan
Terlepas dari namespace yang Anda pilih untuk menyimpan episode, episode selalu dibuat dari satu sesi.
Episode biasanya disimpan di salah satu ruang nama berikut:
-
/strategy/{memoryStrategyId}/— Simpan episode di tingkat strategi. Episode yang memiliki aktor berbeda atau yang berasal dari sesi yang berbeda, tetapi yang termasuk dalam strategi yang sama, disimpan dalam namespace yang sama. -
/strategy/{memoryStrategyId}/actor/{actorId}/— Simpan semua episode di tingkat aktor. Episode yang berasal dari sesi yang berbeda, tetapi milik aktor yang sama, disimpan dalam namespace yang sama. -
/strategy/{memoryStrategyId}/actor/{actorId}/session/{sessionId}/— Simpan semua episode di tingkat sesi. Episode yang termasuk dalam sesi yang sama disimpan dalam namespace yang sama.
Refleksi harus cocok dengan pola namespace yang sama dengan episode, tetapi reflections bisa kurang bersarang. Misalnya, jika namespace episodik Anda/strategy/{memoryStrategyId}/actor/{actorId}/, Anda dapat menggunakan namespace berikut untuk reflections:
-
/strategy/{memoryStrategyId}/actor/{actorId}/— Wawasan akan diekstraksi di semua episode untuk seorang aktor. -
/strategy/{memoryStrategyId}/— Wawasan akan diekstraksi di semua episode dan di semua aktor untuk strategi ini.
penting
Karena reflections dapat menjangkau beberapa aktor dalam sumber daya memori yang sama, pertimbangkan implikasi privasi dari analisis lintas aktor saat mengambil reflections. Pertimbangkan untuk menggunakan pagar pembatas dalam hubungannya dengan memori
Cara terbaik mengambil episode untuk meningkatkan kinerja agen
Ada beberapa cara untuk memanfaatkan memori episodik:
-
Dalam kode agen Anda
-
Saat memulai tugas baru, konfigurasikan agen Anda untuk melakukan kueri yang meminta episode dan reflections yang paling mirip. Juga kueri episode dan refleksi yang relevan selanjutnya berdasarkan beberapa logika.
-
Saat membuat ingatan jangka pendek dengan CreateEvent, termasuk
TOOLhasil akan menghasilkan hasil yang optimal. -
Untuk episode sukses serupa, linier belokan dalam episode dan berikan hanya ini ke agen sehingga berfokus pada langkah-langkah utama
-
-
Secara manual
-
Lihatlah reflections atau episode yang tidak berhasil, dan pertimbangkan apakah beberapa masalah dapat diselesaikan dengan pembaruan kode agen Anda
-
Saat melakukan pengambilan, perhatikan bahwa catatan memori diindeks berdasarkan “maksud” untuk episode dan “kasus penggunaan” untuk refleksi.
Untuk strategi memori lainnya, catatan memori dihasilkan secara teratur selama interaksi. Catatan memori episodik, sebaliknya, hanya akan dihasilkan setelah AgentCore Memory mendeteksi episode yang sudah selesai. Jika sebuah episode tidak lengkap, itu akan memakan waktu lebih lama untuk menghasilkan karena sistem menunggu untuk melihat apakah percakapan dilanjutkan.
