自我管理策略

Amazon Bedrock AgentCore 記憶體中的自我管理策略可讓您完全控制記憶體擷取和整合管道。透過自我管理策略，您可以建置自訂記憶體處理工作流程，同時利用 Amazon Bedrock AgentCore 進行儲存和擷取。

自我管理策略結合批次操作 ( BatchCreateMemoryRecords、BatchUpdateMemoryRecords、BatchDeleteMemoryRecords)，可讓您將這些擷取的記錄直接擷取到 Amazon Bedrock AgentCore 記憶體中，以用於搜尋功能。

透過自我管理策略，您可以：

建立和使用自我管理策略

自我管理策略遵循從觸發組態到記憶體記錄儲存的五個步驟。

先決條件

在設定自我管理策略之前，請確認您已：

設定基礎設施

建立 Amazon Bedrock AgentCore 存取資源所需的必要 AWS 資源，包括 S3 儲存貯體、SNS 主題和 IAM 角色。

步驟 1：建立 S3 儲存貯體

在您的帳戶中建立 S3 儲存貯體，Amazon Bedrock AgentCore 會在其中交付批次事件承載。

步驟 2：建立 SNS 主題

建立任務通知的 SNS 主題。如果工作階段中的處理順序對您的使用案例很重要，請使用 FIFO 主題。

步驟 3：建立 IAM 角色

建立 Amazon Bedrock AgentCore 可以擔任的 IAM 角色，以存取您的 資源。

信任政策

使用下列信任政策：

{
    "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/*"
                }
            }
        }
    ]
}

許可政策

使用下列許可政策：

{
    "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"
        }
    ]
}

其他 KMS 許可 （如果使用加密的資源）

如果您使用加密的資源，請新增下列 KMS 許可：

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

建立自我管理策略

使用 Amazon Bedrock AgentCore 控制平面 APIs，透過自我管理策略建立或更新 AgentCore 記憶體。

所需的許可

您的 IAM 使用者或角色需要：

使用自我管理策略建立 AgentCore 記憶體

使用 AWS SDK CreateMemory操作來建立具有自我管理策略的 AgentCore 記憶體。

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"
            }
          }
        }
      }
    }
  ]'

了解承載交付

符合觸發條件時，Amazon Bedrock AgentCore 會使用特定結構描述傳送通知和承載。

SNS 通知訊息

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

S3 承載結構

{
  "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": "{}",
    }
  ]
}

建置您的自訂管道

本節示範使用 AWS Lambda 和 SQS 建置自我管理記憶體處理管道的一種方法。這只是一個範例 - 您可以使用任何運算平台 (EC2、ECS、Fargate)、邏輯和處理架構來實作管道，以符合您的需求。

步驟 1：設定運算

步驟 2：處理管道

下列範例管道包含四個主要元件：

測試您的實作

範例：建立測試事件

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"
    }
  }]'

範例：擷取記憶體記錄

# 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

最佳實務

實作自我管理策略時，請遵循這些有關效能、可靠性、成本最佳化和安全性的最佳實務。

效能和可靠性

成本最佳化

處理考量

安全