为你的 Amazon Bedrock 代理 AgentCore 添加内存
AgentCore Memory 是一项完全托管的服务，它使你的 AI 代理能够记住过去的互动，使他们能够提供更智能、更具情境感知能力和个性化的对话。它提供了一种简单而强大的方法来处理短期背景和长期知识保留，而无需构建或管理复杂的基础架构。
AgentCore 记忆解决了代理人工智能中的一个基本挑战：无国籍状态。如果没有记忆功能，AI 代理会将每次交互视为一个新的实例，对之前的对话一无所知。 AgentCore 内存提供了这一关键功能，使您的代理能够随着时间的推移对用户建立连贯的理解。
AgentCore 内存支持各种 SDK 和代理框架。有关示例，请参阅 Amazon 基岩 AgentCore 内存示例。
主题
内存类型
AgentCore Memory 提供两种类型的内存，它们协同工作以创建智能的、情境感知的 AI 代理：
- Short-term 记忆
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Short-term 内存可以捕获单个会话中的逐回交互操作。这使代理可以维护即时上下文，而无需用户重复信息。
示例：当用户问 “西雅图的天气怎么样？” 然后是 “那明天呢？” ，该特工依靠最近的对话历史来理解 “明天” 是指西雅图的天气。
- Long-term 记忆
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Long-term memory 会自动从多个会话的对话中提取和存储关键见解，包括用户偏好、重要事实和会话摘要，以便在多个会话中持续保留知识。
示例：如果客户在预订航班时提及他们更喜欢靠窗的座位，则代理会将此偏好存储在长期记忆中。在未来的互动中，客服人员可以主动提供靠窗的座位，从而创造个性化的体验。
内存的关键优点
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创建更自然的对话：通过记住对话中之前的回合，客服可以理解上下文，解决模棱两可的陈述，并以更人性化的方式进行互动。
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提供个性化体验：保留会话中的用户偏好、历史数据和关键事实，为个人用户量身定制响应和操作。
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降低开发复杂性：减轻管理对话状态和内存的无差别繁重的工作，让您可以专注于构建代理的核心业务逻辑。
内存的常见用例
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对话代理：客户支持聊天机器人会记住用户以前的问题和偏好，使其能够在未来的互动中提供更相关的帮助。
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Task-oriented /工作流代理：编排多步骤业务流程（例如发票审批）的 AI 代理使用内存来跟踪每个步骤的状态并维护工作流程进度。
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Multi-agent 系统：管理供应链的 AI 代理团队共享内存，以同步库存水平、预测需求和优化物流。
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自动驾驶或规划代理：自动驾驶汽车使用记忆来规划路线，适应交通状况，并从过去的经验中吸取教训，以改善未来的驾驶决策。
