# Adicione memória ao seu agente Amazon Bedrock AgentCore
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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.

![Memória AgentCore Memória](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/bedrock-agentcore/latest/devguide/images/memory-overview.png)


AgentCore A memória oferece suporte a uma variedade de SDKs e estruturas de agentes. Para ver exemplos, consulte [exemplos de Amazon Bedrock AgentCore Memory](memory-examples.md).

**Topics**
+ [Tipos de memória](#memory-types-overview)
+ [Principais benefícios da memória](#memory-key-benefits)
+ [Casos de uso comuns de memória](#memory-common-use-cases)
+ [Como funciona](how-it-works.md)
+ [Comece a usar a AgentCore Memória](memory-get-started.md)
+ [Crie uma AgentCore memória](memory-create-a-memory-store.md)
+ [Use memória de curto prazo](using-memory-short-term.md)
+ [Use memória de longo prazo](long-term-memory-long-term.md)
+ [Exemplos de AgentCore memória Amazon Bedrock](memory-examples.md)
+ [Capacidade do Amazon Bedrock para estratégias integradas com substituições](bedrock-capacity.md)
+ [Observabilidade](memory-observability.md)
+ [Práticas recomendadas](best-practices.md)

## Tipos de memória
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AgentCore A memória oferece [dois tipos](memory-types.md) de memória que trabalham juntos para criar agentes de IA inteligentes e sensíveis ao contexto:

 **Short-term memória**   
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**   
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.
+  **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.
+  **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.
+  **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.
+  **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.
+  **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.