Come funziona la memoria Memoria gestita Aggiungi memoria esistente (BYO)Disabilita la memoria Per-user ambito della memoria con ID attore Long-term recupero della memoria Troncazione del contesto

Memoria

Quando la memoria è abilitata, l'imbracatura mantiene lo stato di conversazione in AgentCore memoria. Nelle chiamate successive con lo stesso ID di sessione, l'agente carica la cronologia memorizzata prima che si interrompa.

Come funziona la memoria

Short-term la memoria acquisisce gli eventi non elaborati (messaggi, chiamate agli strumenti) all'interno di una sessione. Questo è ciò che offre all'agente la continuità tra i turni.
Long-term la memoria estrae conoscenze durevoli tramite strategie configurabili (semantica, di riepilogo, preferenze utente , episodiche o personalizzate) e le rende recuperabili tramite ricerca semantica nelle sessioni successive.
L'Actor ID identifica l'entità che interagisce con l'agente (un utente, un altro agente o un sistema). Gli eventi di memoria sono definiti da actorID + sessionID, quindi ogni attore ha una memoria isolata. Long-term retrieval utilizza actorID come variabile modello nei percorsi dello spazio dei nomi (ad esempio), mappando le strategie di memoria configurate. /summary/{actorId}/{sessionId}/

Memoria gestita

Quando si crea un harness direttamente con l'API del servizio e si omette la configurazione della memoria, il servizio fornisce la memoria gestita. La AgentCore CLI utilizza un'impostazione predefinita diversa: i nuovi cablaggi CLI hanno la memoria disabilitata a meno che non si selezioni la memoria gestita o una risorsa di memoria esistente.

Costi di memoria

Non ci sono costi aggiuntivi per l'imbracatura stessa. La memoria gestita prevede costi di AgentCore memoria standard per eventi a breve termine, record di memoria archiviati a lungo termine e richieste di recupero. Per evitare addebiti persistenti della memoria, disattivate la memoria durante la creazione del cablaggio. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione relativa ai Comprendi i costi del cablaggio prezzi di Amazon Bedrock AgentCore .

Per personalizzare la memoria gestita in fase di creazione:

Esempio

AWS CLI/boto3


aws bedrock-agentcore-control create-harness \
  --harness-name "MyHarness" \
  --execution-role-arn "arn:aws:iam::123456789012:role/MyHarnessRole" \
  --memory '{"managedMemoryConfiguration": {"strategies": ["SEMANTIC", "SUMMARIZATION", "USER_PREFERENCE"], "eventExpiryDuration": 60}}'

Per aggiornare le strategie su un'imbracatura esistente:


aws bedrock-agentcore-control update-harness \
  --harness-id "MyHarness-UuFdkQoXSL" \
  --memory '{"optionalValue": {"managedMemoryConfiguration": {"strategies": ["SEMANTIC", "SUMMARIZATION", "USER_PREFERENCE", "EPISODIC"]}}}'

AgentCore CLI

Crea un progetto vuoto, quindi aggiungi un cablaggio con memoria gestita:


agentcore create --project-name MyHarnessProject --no-agent
cd MyHarnessProject
agentcore add harness \
  --name myagent \
  --memory-mode managed \
  --memory-strategies SEMANTIC,SUMMARIZATION \
  --memory-event-expiry-days 30
agentcore deploy

La memoria è disattivata per impostazione predefinita. Per creare il cablaggio senza memoria, esegui il comando seguente anziché il comando precedenteagentcore add harness:


agentcore add harness --name myagent --no-memory

Interactive

Esegui agentcore in una directory di progetto, seleziona aggiungi, quindi scegli Harness. La procedura guidata include un passaggio di memoria.

Nella fase Memoria, scegli Nessuna memoria persistente o Abilitato per creare memoria persistente per l'harness.
Quando la memoria è abilitata, nelle impostazioni avanzate viene visualizzata un'ulteriore opzione di ottimizzazione della memoria. Attivatela con la barra spaziatrice e premete Invio per regolare il recupero.
Facoltativamente, imposta il conteggio dei messaggi, il massimo di recupero K e il punteggio di pertinenza (ognuno può essere saltato).

Conferma la procedura guidata, quindi esegui per agentcore deploy candidarti.

La memoria gestita è completamente gestita dall'harness:

La configurazione della strategia è controllata tramiteUpdateHarness. È comunque possibile eseguire le query read/write sugli eventi e sui record direttamente tramite le API di memoria.
La memoria gestita non può essere eliminata direttamente tramite le API di memoria. Per trasformare la memoria gestita in una normale risorsa di AgentCore memoria, è possibile dissociarla dall'harness in due modi:
- Usalo UpdateHarness per passare a BYO (agentCoreMemoryConfiguration) o disabilitato.
- Passa deleteManagedMemory=false invece l'eliminazione alla dissociazione: per impostazione predefinita, DeleteHarness elimina a cascata la memoria gestita.

Strategie disponibili

Strategia	Description
`SEMANTIC`	Estrae conoscenze fattuali dalle conversazioni, recuperabili tramite ricerca semantica.
`SUMMARIZATION`	Crea riepiloghi continui delle conversazioni, suddivisi per attore e sessione.
`USER_PREFERENCE`	Acquisisce le preferenze e le impostazioni dell'utente espresse durante le conversazioni.
`EPISODIC`	Registra eventi ed esperienze significativi come episodi distinti.

Aggiungi memoria esistente (BYO)

Se hai bisogno di una configurazione avanzata oltre a quella fornita dalla memoria gestita (modelli di namespace personalizzati, crittografia KMS o memoria condivisa su più harness), collega invece un'istanza di memoria esistente. AgentCore

Esempio

Disabilita la memoria

Per disattivare completamente la memoria:


aws bedrock-agentcore-control update-harness \
  --harness-id "MyHarness-UuFdkQoXSL" \
  --memory '{"optionalValue": {"disabled": {}}}'

Per-user ambito della memoria con ID attore

Passa actorId al momento della chiamata l'ambito della memoria a un utente specifico. Ogni attore riceve una memoria isolata a breve e lungo termine:


response = client.invoke_harness(
    harnessArn=HARNESS_ARN,
    runtimeSessionId=SESSION_ID,
    actorId="user-123",
    messages=[{"role": "user", "content": [{"text": "What do you remember about my preferences?"}]}],
)

Long-term recupero della memoria

Quando un harness ha strategie di memoria attive (gestite o BYO), il recupero funziona automaticamente: l'harness ricava una configurazione di recupero dalle strategie attive dell'istanza Memory. Ad ogni chiamata, l'agente interroga i ricordi a lungo termine pertinenti e li inserisce nel contesto della conversazione prima di ragionare.

Comportamento predefinito:

Il recupero viene configurato automaticamente con i parametri predefiniti (topK=10,relevanceScore=0.2) per lo spazio dei nomi di ogni strategia attiva.
Non è necessaria alcuna configurazione manuale per la memoria gestita o BYO.

Sostituisci i valori predefiniti: se si fornisce esplicitamente a retrievalConfig nella configurazione della memoria BYO, i valori hanno la priorità e non si verifica alcuna derivazione automatica. Ciò consente di personalizzare i namespace da interrogare, regolare o disabilitare il recupero per strategie specifiche. topK relevanceScore


aws bedrock-agentcore-control update-harness \
  --harness-id "MyHarness-UuFdkQoXSL" \
  --memory '{"optionalValue": {"agentCoreMemoryConfiguration": {"arn": "arn:aws:bedrock-agentcore:us-west-2:123456789012:memory/MyMemory-abc123", "retrievalConfig": {"/facts/{actorId}/": {"topK": 5, "relevanceScore": 0.5, "strategyId": "FactExtractor-abc123"}}}}}'

Importante

Se aggiornate le strategie della vostra istanza BYO Memory (aggiunta o rimozione) dopo averla collegata a un harness, chiamate per aggiornare la configurazione di recupero. UpdateHarness Per quanto riguarda la memoria gestita, la strategia cambia aggiornando automaticamente la configurazione. UpdateHarness

Troncazione del contesto

Quando la cronologia delle conversazioni supera la finestra contestuale del modello, Harness applica una strategia di troncamento. Configura questa impostazione sull'harness o esegui l'override per chiamata.

sliding_window(impostazione predefinita): mantiene gli N messaggi più recenti. Semplice e prevedibile.
summarization- comprime i messaggi più vecchi in un riepilogo, preservando più contesto in un minor numero di token.
none- nessun troncamento. Utilizzalo solo se gestisci tu stesso le dimensioni del contesto.


aws bedrock-agentcore-control update-harness \
  --harness-id "MyHarness-UuFdkQoXSL" \
  --truncation '{"strategy": "sliding_window", "slidingWindowConfig": {"numMessages": 30}}'

Ulteriori informazioni: AgentCore memoria, creazione di un archivio di memoria, strategie di memoria a lungo termine.

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