Adicione memória ao seu agente Amazon Bedrock AgentCore
AgentCore A memória é um serviço totalmente gerenciado que oferece aos agentes de IA a capacidade de lembrar interações passadas, permitindo que eles forneçam conversas mais inteligentes, sensíveis ao contexto e personalizadas. Ele fornece uma maneira simples e poderosa de lidar com o contexto de curto prazo e com a retenção de conhecimento a longo prazo sem a necessidade de criar ou gerenciar uma infraestrutura complexa.
AgentCore A memória aborda um desafio fundamental na IA agente: a apatridia. Sem recursos de memória, os agentes de IA tratam cada interação como uma nova instância, sem conhecimento das conversas anteriores. AgentCore A memória fornece esse recurso essencial, permitindo que seu agente construa uma compreensão coerente dos usuários ao longo do tempo.
AgentCore A memória oferece suporte a uma variedade de SDKs e estruturas de agentes. Para ver exemplos, consulte exemplos de Amazon Bedrock AgentCore Memory.
Tipos de memória
AgentCore A memória oferece dois tipos de memória que trabalham juntos para criar agentes de IA inteligentes e sensíveis ao contexto:
- Short-term memória
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Short-term a memória captura interações passo a passo em uma única sessão. Isso permite que os agentes mantenham o contexto imediato sem exigir que os usuários repitam as informações.
Exemplo: quando um usuário pergunta: “Como está o clima em Seattle?” e segue com “E amanhã?” , o agente se baseia no histórico recente de conversas para entender que “amanhã” se refere ao clima em Seattle.
- Long-term memória
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Long-term a memória extrai e armazena automaticamente os principais insights das conversas em várias sessões, incluindo preferências do usuário, fatos importantes e resumos das sessões, para retenção persistente do conhecimento em várias sessões.
Exemplo: se um cliente menciona que prefere assentos na janela durante a reserva do voo, o agente armazena essa preferência na memória de longo prazo. Em futuras interações, o agente pode proativamente oferecer assentos na janela, criando uma experiência personalizada.
Principais benefícios da memória
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Crie conversas mais naturais: ao lembrar os turnos anteriores de uma conversa, os agentes podem entender o contexto, resolver declarações ambíguas e interagir de uma forma que pareça mais humana.
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Ofereça experiências personalizadas: mantenha as preferências do usuário, dados históricos e fatos importantes em todas as sessões para adaptar respostas e ações a usuários individuais.
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Reduza a complexidade do desenvolvimento: alivie o trabalho pesado indiferenciado de gerenciar o estado conversacional e a memória, permitindo que você se concentre na criação da lógica comercial principal do seu agente.
Casos de uso comuns de memória
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Agentes conversacionais: um chatbot de suporte ao cliente lembra os problemas e preferências anteriores do usuário, permitindo que ele forneça assistência mais relevante em futuras interações.
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Task-oriented /agentes de fluxo de trabalho: um agente de IA que orquestra um processo comercial de várias etapas, como a aprovação de faturas, usa a memória para rastrear o status de cada etapa e manter o progresso do fluxo de trabalho.
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Multi-agent sistemas: uma equipe de agentes de IA gerenciando uma cadeia de suprimentos compartilha memória para sincronizar os níveis de estoque, antecipar a demanda e otimizar a logística.
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Agentes autônomos ou de planejamento: um veículo autônomo usa a memória para planejar rotas, se ajustar às condições do tráfego e aprender com experiências passadas para melhorar futuras decisões de direção.
