Amazon Bedrock AgentCore エージェントにメモリを追加する
AgentCore Memory は、AI エージェントが過去のやり取りを記憶し、よりインテリジェントでコンテキスト対応、パーソナライズされた会話を提供できるようにするフルマネージドサービスです。複雑なインフラストラクチャを構築または管理することなく、短期的なコンテキストと長期的な知識保持の両方を処理するシンプルで強力な方法を提供します。
AgentCore Memory は、エージェント AI の基本的な課題であるステートレス性に対処します。メモリ機能がない場合、AI エージェントは各インタラクションを以前の会話の知識がない新しいインスタンスとして扱います。AgentCore Memory は、この重要な機能を提供するため、エージェントは時間の経過とともにユーザーの一貫した理解を構築できます。
AgentCore Memory は、さまざまな SDKsとエージェントフレームワークをサポートしています。例については、「Amazon Bedrock AgentCore Memory examples」を参照してください。
トピック
メモリタイプ
AgentCore Memory には、インテリジェントなコンテキスト対応 AI エージェントを作成するために連携する 2 種類のメモリが用意されています。
- 短期メモリ
-
短期メモリは、1 つのセッション内のturn-by-turnインタラクションをキャプチャします。これにより、エージェントはユーザーが情報を繰り返すことなく、即時コンテキストを維持できます。
例: ユーザーが「シアトルの天気はどうですか？」と尋ねると、と は「明日とは」に続き、エージェントは最近の会話履歴に基づいて「明日」がシアトルの天気を意味することを理解します。
- 長期メモリ
-
長期メモリは、ユーザー設定、重要な事実、セッションの概要など、複数のセッションにわたる会話から主要なインサイトを自動的に抽出して保存し、複数のセッションにわたって知識を永続的に保持します。
例: 顧客がフライト予約中にウィンドウシートを好むと言った場合、エージェントはこの好みを長期メモリに保存します。今後のやり取りでは、エージェントはウィンドウシートを事前に提供し、パーソナライズされたエクスペリエンスを作成できます。
メモリの主な利点
-
より自然な会話を作成する: 会話の以前のターンを記憶することで、エージェントはコンテキストを理解し、あいまいなステートメントを解決し、より人間らしく感じられる方法でやり取りできます。
-
パーソナライズされたエクスペリエンスを提供する: セッション全体でユーザー設定、履歴データ、重要な事実を保持し、個々のユーザーへのレスポンスとアクションを調整します。
-
開発の複雑さを軽減する: 会話状態とメモリの管理に伴う差別化されていない負担を軽減し、エージェントのコアビジネスロジックの構築に集中できます。
メモリの一般的なユースケース
-
会話エージェント: カスタマーサポートチャットボットは、ユーザーの以前の問題と好みを記憶し、将来のやり取りでより関連性の高い支援を提供できるようにします。
-
タスク指向/ワークフローエージェント: 請求書の承認などの複数ステップのビジネスプロセスを調整する AI エージェントは、メモリを使用して各ステップのステータスを追跡し、ワークフローの進行状況を維持します。
-
マルチエージェントシステム: サプライチェーンを管理する AI エージェントのチームがメモリを共有して、在庫レベルの同期、需要の予測、物流の最適化を行います。
-
自動エージェントまたは計画エージェント: 自動車両はメモリを使用してルートを計画し、交通状況に適応し、過去の経験から学び、将来の運転に関する意思決定を改善します。
