セルフマネージド戦略

Amazon Bedrock AgentCore Memory のセルフマネージド戦略により、メモリ抽出パイプラインと統合パイプラインを完全に制御できます。セルフマネージド戦略を使用すると、Amazon Bedrock AgentCore を活用してストレージと取り出しを行いながら、カスタムメモリ処理ワークフローを構築できます。

バッチオペレーション (BatchCreateMemoryRecords、BatchUpdateMemoryRecords、BatchDeleteMemoryRecords) と組み合わせてセルフマネージド戦略を使用すると、抽出されたレコードを Amazon Bedrock AgentCore メモリに直接取り込み、検索機能を使用できます。

セルフマネージド戦略を使用すると、次のことができます。

セルフマネージド戦略を作成して使用する

セルフマネージド戦略は、トリガー設定からメモリレコードストレージまでの 5 ステップのプロセスに従います。

前提条件

セルフマネージド戦略を設定する前に、以下を確認してください。

インフラストラクチャを設定します。

Amazon Bedrock AgentCore が AWS リソースにアクセスするために必要な S3 バケット、SNS トピック、IAM ロールなどの必要なリソースを作成します。

ステップ 1: S3 バケットを作成する

Amazon Bedrock AgentCore がバッチ処理されたイベントペイロードを配信するアカウントに S3 バケットを作成します。

ステップ 2: SNS トピックを作成する

ジョブ通知用の SNS トピックを作成します。セッション内の処理順序がユースケースにとって重要な場合は、FIFO トピックを使用します。

ステップ 3: IAM ロールを作成する

Amazon Bedrock AgentCore がリソースにアクセスするために引き受けることができる IAM ロールを作成します。

信頼ポリシー

次の信頼ポリシーを使用します。

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Principal": {
                "Service": "bedrock-agentcore.amazonaws.com"
            },
            "Action": "sts:AssumeRole",
            "Condition": {
                "ArnLike": {
                    "aws:SourceArn": "arn:aws:bedrock-agentcore:<region>:<account-id>:memory/*"
                }
            }
        }
    ]
}

アクセス許可ポリシー

次のアクセス許可ポリシーを使用します。

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Sid": "S3PayloadDelivery",
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "s3:GetBucketLocation",
                "s3:PutObject"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:s3:::your-agentcore-payloads-bucket",
                "arn:aws:s3:::your-agentcore-payloads-bucket/*"
            ]
        },
        {
            "Sid": "SNSNotifications",
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "sns:GetTopicAttributes",
                "sns:Publish"
            ],
            "Resource": "arn:aws:sns:us-east-1:123456789012:agentcore-memory-jobs"
        }
    ]
}

追加の KMS アクセス許可 (暗号化されたリソースを使用している場合)

暗号化されたリソースを使用する場合は、次の KMS アクセス許可を追加します。

{
    "Sid": "KMSPermissions",
    "Effect": "Allow",
    "Action": [
        "kms:GenerateDataKey",
        "kms:Decrypt"
    ],
    "Resource": "arn:aws:kms:us-east-1:123456789012:key/your-key-id"
}

セルフマネージド戦略を作成する

Amazon Bedrock AgentCore コントロールプレーン APIsを使用して、セルフマネージド戦略で AgentCore メモリを作成または更新します。

必要なアクセス許可

IAM ユーザーまたはロールには以下が必要です。

セルフマネージド戦略を使用して AgentCore メモリを作成する

AWS SDK CreateMemoryオペレーションを使用して、セルフマネージド戦略を持つ AgentCore Memory を作成します。

aws bedrock-agentcore-control create-memory \
  --name "MyCustomMemory" \
  --description "Memory with self-managed extraction strategy" \
  --memory-execution-role-arn "arn:aws:iam::123456789012:role/AgentCoreMemoryRole" \
  --event-expiry-duration 90 \
  --memory-strategies '[
    {
      "customMemoryStrategy": {
        "name": "SelfManagedExtraction",
        "description": "Custom extraction strategy",
        "configuration": {
          "selfManagedConfiguration": {
            "triggerConditions": [
              {
                "messageBasedTrigger": {
                  "messageCount": 6
                }
              },
              {
                "tokenBasedTrigger": {
                  "tokenCount": 1000
                }
              },
              {
                "timeBasedTrigger": {
                  "idleSessionTimeout": 30
                }
              }
            ],
            "historicalContextWindowSize": 2,
            "invocationConfiguration": {
              "payloadDeliveryBucketName": "your-agentcore-payloads-bucket",
              "topicArn": "arn:aws:sns:us-east-1:123456789012:agentcore-memory-jobs"
            }
          }
        }
      }
    }
  ]'

ペイロード配信について

トリガー条件が満たされると、Amazon Bedrock AgentCore は特定のスキーマを使用して通知とペイロードを送信します。

SNS 通知メッセージ

{
  "jobId": "unique-job-identifier",
  "s3PayloadLocation": "s3://bucket/path/to/payload.json",
  "memoryId": "your-memory-id",
  "strategyId": "your-strategy-id"
}

S3 ペイロード構造

{
  "requestId": "request-identifier",
  "accountId": "123456789012",
  "memoryId": "your-memory-id",
  "actorId": "user-or-agent-id",
  "sessionId": "conversation-session-id",
  "strategyId": "your-strategy-id",
  "startingTimestamp": 1634567890,
  "endingTimestamp": 1634567920,
  "currentContext": [
    {
      "role": "USER",
      "content": {
        "text": "User message content"
      }
    },
    {
      "role": "ASSISTANT",
      "content": {
        "text": "Assistant response"
      }
    }
  ],
  "historicalContext": [
    {
      "role": "USER",
      "content": {
        "text": "User message content"
      }
    },
    {
      "role": "ASSISTANT",
      "content": {
        "text": "Previous assistant response"
      }
    },
    {
      "blob": "{}",
    }
  ]
}

カスタムパイプラインを構築する

このセクションでは、 AWS Lambda と SQS を使用してセルフマネージド型メモリ処理パイプラインを構築する 1 つのアプローチを示します。これは 1 つの例にすぎません。要件を満たす任意のコンピューティングプラットフォーム (EC2、ECS、Fargate)、ロジック、処理フレームワークを使用してパイプラインを実装できます。

ステップ 1: コンピューティングを設定する

ステップ 2: パイプラインを処理する

次のパイプライン例は、4 つの主要コンポーネントで構成されています。

実装をテストする

例: テストイベントの作成

aws bedrock-agentcore create-event \
  --memory-id "your-memory-id" \
  --actor-id "test-user" \
  --session-id "test-session-1" \
  --event-timestamp "2024-01-15T10:00:00Z" \
  --payload '[{
    "conversational": {
      "content": {"text": "I prefer Italian restaurants with outdoor seating"},
      "role": "USER"
    }
  }]'

例: メモリレコードの取得

# List records belonging to a specific namespace
aws bedrock-agentcore list-memory-records \
  --memory-id "your-memory-id" \
  --namespace "/actor/Jane/" # lists all records present in the given namespace

# List records belonging to a particular namespace hierarchy
aws bedrock-agentcore list-memory-records \
  --memory-id "your-memory-id" \
  --namespace-path "/" # lists all records present under the namespace hierarchy

ベストプラクティス

セルフマネージド戦略を実装するときは、パフォーマンス、信頼性、コスト最適化、セキュリティに関する以下のベストプラクティスに従ってください。

パフォーマンスと信頼性

コスト最適化

処理に関する考慮事項

セキュリティ