Aggiungi memoria al tuo agente Amazon Bedrock AgentCore
AgentCore La memoria è un servizio completamente gestito che offre agli agenti di intelligenza artificiale la possibilità di ricordare le interazioni passate, permettendo loro di fornire conversazioni più intelligenti, sensibili al contesto e personalizzate. Fornisce un modo semplice ed efficace per gestire sia il contesto a breve termine che la conservazione delle conoscenze a lungo termine senza la necessità di creare o gestire infrastrutture complesse.
AgentCore La memoria affronta una sfida fondamentale nell'IA agentica: l'apolidia. Senza funzionalità di memoria, gli agenti di intelligenza artificiale trattano ogni interazione come una nuova istanza senza alcuna conoscenza delle conversazioni precedenti. AgentCore La memoria fornisce questa funzionalità fondamentale, che consente all'agente di acquisire una comprensione coerente degli utenti nel tempo.
AgentCore La memoria supporta una varietà di SDK e framework di agenti. Per esempi, consulta gli esempi di Amazon Bedrock AgentCore Memory.
Tipi di memoria
AgentCore La memoria offre due tipi di memoria che interagiscono per creare agenti AI intelligenti e sensibili al contesto:
- Short-term memoria
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Short-term la memoria acquisisce le interazioni dettagliate all'interno di una singola sessione. Ciò consente agli agenti di mantenere il contesto immediato senza richiedere agli utenti di ripetere le informazioni.
Esempio: quando un utente chiede: «Com'è il tempo a Seattle?» e segue con «E domani?» , l'agente si affida alla cronologia recente delle conversazioni per capire che «domani» si riferisce al clima di Seattle.
- Long-term memoria
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Long-term la memoria estrae e archivia automaticamente le informazioni chiave dalle conversazioni tra più sessioni, comprese le preferenze dell'utente, i fatti importanti e i riepiloghi delle sessioni, per una conservazione costante delle conoscenze tra più sessioni.
Esempio: se un cliente dichiara di preferire i posti vicino al finestrino durante la prenotazione del volo, l'agente memorizza questa preferenza nella memoria a lungo termine. Nelle interazioni future, l'agente può offrire in modo proattivo posti vicino al finestrino, creando un'esperienza personalizzata.
Principali vantaggi della memoria
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Crea conversazioni più naturali: ricordando i turni precedenti di una conversazione, gli agenti possono comprendere il contesto, risolvere affermazioni ambigue e interagire in un modo più umano.
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Offri esperienze personalizzate: conserva le preferenze degli utenti, i dati storici e i fatti chiave tra le sessioni per adattare le risposte e le azioni ai singoli utenti.
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Riduci la complessità dello sviluppo: alleggerisci il peso indifferenziato della gestione dello stato di conversazione e della memoria, consentendoti di concentrarti sullo sviluppo della logica aziendale principale del tuo agente.
Casi d'uso comuni della memoria
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Agenti conversazionali: un chatbot di assistenza clienti ricorda i problemi e le preferenze precedenti di un utente, consentendogli di fornire un'assistenza più pertinente nelle interazioni future.
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Task-oriented /agenti del flusso di lavoro: un agente di intelligenza artificiale che orchestra un processo aziendale in più fasi, come l'approvazione delle fatture, utilizza la memoria per tenere traccia dello stato di ogni fase e mantenere l'avanzamento del flusso di lavoro.
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Multi-agent sistemi: Un team di agenti AI che gestiscono una catena di approvvigionamento condivide la memoria per sincronizzare i livelli di inventario, anticipare la domanda e ottimizzare la logistica.
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Agenti autonomi o di pianificazione: un veicolo autonomo utilizza la memoria per pianificare percorsi, adattarsi alle condizioni del traffico e imparare dalle esperienze passate per migliorare le decisioni di guida future.
