配置内置策略

AgentCore 内存为常见用例提供了预先配置的内置内存策略。

用户偏好

用户首选项 (UserPreferenceMemoryStrategy) 策略旨在自动识别和提取对话中的用户偏好、选择和风格。这样，您的代理就可以为每个用户建立永久的个人资料，从而实现更加个性化和相关的互动。

配置示例：

import boto3

# Initialize the Boto3 client for control plane operations
control_client = boto3.client('bedrock-agentcore-control', region_name='us-west-2')

# Create memory resource with user preference strategy
response = control_client.create_memory(
    name="ECommerceAgentMemory",
    memoryStrategies=[
        {
            'userPreferenceMemoryStrategy': {
                'name': 'UserPreferenceExtractor',
                'namespaceTemplates': ['/users/{actorId}/preferences/']
            }
        }
    ]
)

语义的

S emantic (SemanticMemoryStrategy) 记忆策略旨在从对话数据中识别和提取关键的事实信息和情境知识。这样，您的代理就可以建立有关互动中讨论的重要实体、事件和详细信息的永久知识库。

配置示例：

import boto3

# Initialize the Boto3 client for control plane operations
control_client = boto3.client('bedrock-agentcore-control', region_name='us-west-2')

# Create memory resource with semantic strategy
response = control_client.create_memory(
    name="SupportAgentFactMemory",
    memoryStrategies=[
        {
            'semanticMemoryStrategy': {
                'name': 'FactExtractor',
                'namespaceTemplates': ['/support_cases/{sessionId}/facts/']
            }
        }
    ]
)

会话摘要

会话摘要 (SummaryMemoryStrategy) 记忆策略在单个会话中创建精简的、连续的对话摘要。这可以捕捉关键话题和决策，让客服人员无需重新处理整个历史即可快速回忆长时间对话的背景。

配置示例：

import boto3

# Initialize the Boto3 client for control plane operations
control_client = boto3.client('bedrock-agentcore-control', region_name='us-west-2')

# Create memory resource with summary strategy
response = control_client.create_memory(
    name="TroubleshootingAgentSummaryMemory",
    memoryStrategies=[
        {
            'summaryMemoryStrategy': {
                'name': 'SessionSummarizer',
                'namespaceTemplates': ['/summaries/{actorId}/{sessionId}/']
            }
        }
    ]
)

情节性的

情节 (EpisodicStrategy) 记忆策略将互动捕获为结构化的情节，包括场景、意图、想法、采取的行动、结果和工件。通过这种策略，还可以在剧集中进行reflections，以提取更广泛的见解，让代理人从以前的互动中学习成功的模式并将其应用于新的互动。

配置示例：

import boto3

# Initialize the Boto3 client for control plane operations
control_client = boto3.client('bedrock-agentcore-control', region_name='us-west-2')

# Create memory resource with episodic strategy
response = control_client.create_memory(
    name="MyMemory",
    memoryStrategies=[
        {
            'episodicMemoryStrategy': {
                'name': 'EpisodicStrategy',
                'namespaceTemplates': ['/strategy/{memoryStrategyId}/actors/{actorId}/sessions/{sessionId}/'],
                'reflection': {
                    'namespaceTemplates': ['strategy/{memoryStrategyId}/actors/{actorId}/']
                }
            }
        }
    ]
)