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Aggiungi memoria al tuo agente Amazon Bedrock AgentCore
AgentCore La memoria è un servizio completamente gestito che offre agli agenti di intelligenza artificiale la capacità di ricordare le interazioni passate, consentendo loro di fornire conversazioni più intelligenti, consapevoli del contesto e personalizzate. Fornisce un modo semplice e potente per gestire sia il contesto a breve termine che la conservazione delle conoscenze a lungo termine senza la necessità di creare o gestire infrastrutture complesse.
AgentCore La memoria affronta una sfida fondamentale nell'IA agentica: l'apolidia. Senza capacità di memoria, gli agenti di intelligenza artificiale trattano ogni interazione come una nuova istanza senza conoscere le conversazioni precedenti. AgentCore La memoria fornisce questa funzionalità fondamentale, consentendo all'agente di acquisire una comprensione coerente degli utenti nel tempo.
AgentCore La memoria supporta una varietà di SDK e framework di agenti. Per esempi, consulta gli esempi di Amazon Bedrock Memory AgentCore .
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Tipi di memoria
AgentCore La memoria offre due tipi di memoria che collaborano per creare agenti AI intelligenti e sensibili al contesto:
- Short-term memoria
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Short-term la memoria acquisisce le interazioni turn-by-turn all'interno di una singola sessione. Ciò consente agli agenti di mantenere un contesto immediato senza richiedere agli utenti di ripetere le informazioni.
Esempio: quando un utente chiede: «Che tempo fa a Seattle?» e prosegue con «Che ne sarà di domani?» , l'agente si basa sulla cronologia delle conversazioni recenti per capire che «domani» si riferisce al tempo a Seattle.
- Long-term memoria
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Long-term la memoria estrae e archivia automaticamente le informazioni chiave dalle conversazioni in più sessioni, comprese le preferenze dell'utente, i fatti importanti e i riepiloghi delle sessioni, per una conservazione persistente delle conoscenze su più sessioni.
Esempio: se un cliente afferma di preferire i posti vicino al finestrino durante la prenotazione del volo, l'agente memorizza questa preferenza nella memoria a lungo termine. Nelle interazioni future, l'agente può offrire in modo proattivo posti vicino al finestrino, creando un'esperienza personalizzata.
Principali vantaggi della memoria
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Crea conversazioni più naturali: ricordando i momenti precedenti di una conversazione, gli agenti possono comprendere il contesto, risolvere affermazioni ambigue e interagire in un modo che sembra più umano.
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Offri esperienze personalizzate: conserva le preferenze degli utenti, i dati storici e i fatti chiave durante le sessioni per adattare le risposte e le azioni ai singoli utenti.
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Riduci la complessità dello sviluppo: alleggerisci il peso indifferenziato della gestione dello stato e della memoria delle conversazioni, permettendoti di concentrarti sulla creazione della logica aziendale principale del tuo agente.
Casi d'uso comuni della memoria
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Agenti conversazionali: un chatbot di assistenza clienti ricorda i problemi e le preferenze precedenti di un utente, consentendogli di fornire un'assistenza più pertinente nelle interazioni future.
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Task-oriented /agenti del flusso di lavoro: un agente di intelligenza artificiale che orchestra un processo aziendale in più fasi, come l'approvazione delle fatture, utilizza la memoria per tracciare lo stato di ogni passaggio e mantenere l'avanzamento del flusso di lavoro.
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Multi-agent sistemi: un team di agenti di intelligenza artificiale che gestiscono una catena di approvvigionamento condivide la memoria per sincronizzare i livelli di inventario, anticipare la domanda e ottimizzare la logistica.
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Agenti autonomi o di pianificazione: un veicolo autonomo utilizza la memoria per pianificare i percorsi, adattarsi alle condizioni del traffico e imparare dalle esperienze passate per migliorare le decisioni di guida future.
