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Strategia della memoria episodica
La memoria episodica acquisisce parti significative delle interazioni tra utente e sistema in modo che le applicazioni possano richiamare il contesto in modo mirato e pertinente. Invece di archiviare ogni evento grezzo, identifica i momenti importanti, li riassume in registrazioni compatte e li organizza in modo che il sistema possa recuperare ciò che conta senza rumore. Ciò crea un'esperienza più adattiva e intelligente, consentendo ai modelli di comprendere come il contesto si è evoluto nel tempo.
La sua forza deriva dall'avere un contesto strutturato che abbraccia molte interazioni, pur rimanendo efficiente per l'archiviazione, la ricerca e l'aggiornamento. Gli sviluppatori ottengono un equilibrio tra freschezza, precisione e continuità a lungo termine senza dover progettare le proprie pipeline di riepilogo.
Le riflessioni si basano su registrazioni episodiche analizzando gli episodi passati per far emergere approfondimenti, schemi e conclusioni di livello superiore. Invece di limitarsi a recuperare ciò che è accaduto, le riflessioni aiutano il sistema a capire perché determinati eventi sono importanti e come dovrebbero influenzare il comportamento futuro. Trasformano l'esperienza grezza in indicazioni che l'applicazione può utilizzare immediatamente, offrendo ai modelli un modo per imparare dalla storia.
Il loro valore deriva dall'elevare le informazioni al di sopra dei singoli momenti o episodi e dalla creazione di conoscenze durature che migliorano il processo decisionale, la personalizzazione e la coerenza. Questo aiuta le applicazioni a evitare errori ripetuti, ad adattarsi più rapidamente alle preferenze degli utenti e a comportarsi in modo coerente per lunghi periodi di tempo.
I clienti dovrebbero utilizzare la memoria episodica in tutti gli scenari in cui la comprensione di una sequenza di interazioni passate migliora la qualità, nonché in tutti gli scenari in cui il miglioramento a lungo termine è importante. I casi d'uso ideali includono conversazioni con l'assistenza clienti, flussi di lavoro guidati dagli agenti, assistenti al codice che si basano sulla cronologia delle sessioni, strumenti di produttività personale, risoluzione dei problemi o flussi di diagnostica e applicazioni che richiedono un contesto basato su eventi precedenti reali anziché su profili statici.
Quando si richiama la strategia episodica, rileva AgentCore automaticamente il completamento dell'episodio all'interno delle conversazioni ed elabora gli eventi in record strutturati degli episodi.
Fasi della strategia
La strategia della memoria episodica include i seguenti passaggi:
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Estrazione: analizza l'episodio in corso e determina se l'episodio è completo.
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Consolidamento: quando un episodio è completo, combina le estrazioni in un singolo episodio.
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Riflessione: gli approfondimenti vengono generati tra gli episodi.
Risultato della strategia
La strategia della memoria episodica restituisce XML-formatted risultati sia per gli episodi che per le riflessioni. Ogni episodio è suddiviso in una situazione, un intento, una valutazione, una giustificazione e una riflessione a livello di episodio. Man mano che l'interazione procede, l'episodio viene analizzato passo dopo passo. È possibile utilizzare queste informazioni per comprendere meglio l'ordine delle operazioni e l'utilizzo degli strumenti.
Esempi di episodi catturati da questa strategia
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Un'interazione di distribuzione del codice in cui l'agente ha selezionato strumenti specifici, ha riscontrato un errore e lo ha risolto con successo utilizzando un approccio alternativo.
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Un'attività di riprogrammazione degli appuntamenti in cui sono state rilevate le intenzioni dell'utente, la decisione dell'agente di utilizzare uno strumento particolare e l'esito positivo.
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Un flusso di lavoro di elaborazione dei dati che documentava quali parametri hanno portato a prestazioni ottimali per un tipo di dati specifico.
La strategia episodica include fasi di estrazione e consolidamento della memoria (condivise con altre strategie). Inoltre, la strategia episodica genera anche riflessioni, che analizzano gli episodi in background man mano che avvengono le interazioni. Le riflessioni si consolidano in più episodi per estrarre informazioni più ampie che identificano strategie e modelli di successo, potenziali miglioramenti, modalità di fallimento comuni e lezioni apprese attraverso più interazioni.
Esempi di riflessioni includono
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Identificare quali combinazioni di strumenti portano costantemente a risultati positivi per tipi di attività specifici.
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Riconoscere i modelli nei tentativi falliti e gli approcci che li hanno risolti.
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Estrazione delle migliori pratiche da più episodi riusciti con scenari simili.
L'immagine seguente schematizza la strategia della memoria episodica:
Facendo riferimento agli episodi memorizzati, il tuo agente può recuperare esperienze passate rilevanti attraverso la ricerca semantica e rivedere le riflessioni per evitare di ripetere approcci falliti e adattare strategie di successo a nuovi contesti. Questa strategia è utile per gli agenti che traggono vantaggio dall'identificazione dei modelli, devono aggiornare continuamente le informazioni, mantenere la coerenza tra le interazioni e richiedono contesto e ragionamento anziché conoscenze statiche per prendere decisioni.
Argomenti
Spazi dei nomi
Quando si crea una memoria con la strategia episodica, si definiscono namespace in cui archiviare episodi e riflessioni.
Nota
Indipendentemente dal namespace in cui scegli di archiviare gli episodi, gli episodi vengono sempre creati da una singola sessione.
Gli episodi vengono generalmente archiviati in uno dei seguenti namespace:
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/strategy/{memoryStrategyId}/— Memorizza gli episodi a livello di strategia. Gli episodi che hanno attori diversi o che provengono da sessioni diverse, ma che appartengono alla stessa strategia, vengono archiviati nello stesso namespace. -
/strategy/{memoryStrategyId}/actor/{actorId}/— Memorizza tutti gli episodi a livello di attore. Gli episodi che provengono da sessioni diverse, ma che appartengono allo stesso attore, vengono memorizzati nello stesso namespace. -
/strategy/{memoryStrategyId}/actor/{actorId}/session/{sessionId}/— Memorizza tutti gli episodi a livello di sessione. Gli episodi che appartengono alla stessa sessione vengono memorizzati nello stesso namespace.
Le riflessioni devono corrispondere allo stesso modello di namespace degli episodi, ma le riflessioni possono essere meno annidate. Ad esempio, se il tuo namespace episodico è, puoi usare i seguenti namespace per le /strategy/{memoryStrategyId}/actor/{actorId}/ riflessioni:
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/strategy/{memoryStrategyId}/actor/{actorId}/— Gli approfondimenti relativi a un attore verranno estratti da tutti gli episodi. -
/strategy/{memoryStrategyId}/— Gli approfondimenti verranno estratti da tutti gli episodi e da tutti gli attori della strategia.
Importante
Poiché le riflessioni possono coinvolgere più attori all'interno della stessa risorsa di memoria, considera le implicazioni sulla privacy dell'analisi tra attori quando recuperi le riflessioni. Prendi in considerazione l'uso di guardrail in combinazione con la memoria
Come recuperare al meglio gli episodi per migliorare le prestazioni dell'agente
Esistono diversi modi per utilizzare la memoria episodica:
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All'interno del codice del tuo agente
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Quando inizi una nuova attività, configura il tuo agente in modo che esegua una query richiedendo gli episodi e le riflessioni più simili. Inoltre, richiedi gli episodi pertinenti e rifletti successivamente sulla base di una logica.
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Quando si creano ricordi a breve termine con CreateEvent, includendo
TOOLi risultati si ottengono risultati ottimali. -
Per episodi di successo simili, linearizzate i turni all'interno dell'episodio e inviateli solo all'agente, in modo che si concentri sui passaggi principali
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Manualmente
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Esamina le tue riflessioni o gli episodi non andati a buon fine e valuta se alcuni problemi potrebbero essere risolti aggiornando il codice del tuo agente
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Quando esegui i recuperi, tieni presente che i record di memoria vengono indicizzati in base all' "intento» per gli episodi e al «caso d'uso» per la riflessione.
Per altre strategie di memoria, i record di memoria vengono generati regolarmente durante un'interazione. I record di memoria episodica, al contrario, verranno generati solo quando AgentCore Memory rileva un episodio completato. Se un episodio non è completo, la generazione richiederà più tempo perché il sistema attende di vedere se la conversazione continua.
