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构建更智能的 AI 代理：AgentCore 长期记忆深入探讨

2025年10月15日 18:22 33 Comments
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在这篇文章中，我们将探讨 Amazon Bedrock AgentCore Memory 如何通过反映人类认知过程的复杂提取、整合和检索机制将原始会话数据转换为持久的、可操作的知识。该系统解决了构建人工智能代理的复杂挑战，这些代理不仅存储对话，还提取有意义的见解、跨时间合并相关信息，并维护连贯的内存存储，从而实现真正的上下文感知交互。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
构建能够记住用户交互的人工智能代理需要的不仅仅是存储原始对话。虽然 Amazon Bedrock AgentCore 短期记忆可以捕获即时上下文，但真正的挑战在于将这些交互转化为跨会话的持久、可操作的知识。这些信息将短暂的交互转化为用户和人工智能代理之间有意义的、持续的关系。在这篇文章中，我们将揭开 Amazon Bedrock AgentCore Memory 长期内存系统工作原理的帷幕。如果您是 AgentCore Memory 的新手，我们建议您先阅读我们的介绍性博客文章：Amazon Bedrock AgentCore Memory：构建上下文感知代理。简而言之，AgentCore Memory 是一项完全托管的服务，使开发人员能够通过提供短期工作记忆和长期智能记忆功能来构建上下文感知的 AI 代理。持久记忆的挑战当人类互动时，我们不仅仅记住确切的对话，我们还会随着时间的推移提取含义、识别模式并建立理解。教人工智能代理做出同样的反应需要解决几个复杂的挑战：代理记忆系统必须区分有意义的见解和日常闲聊，确定哪些话语值得长期存储，哪些话语值得临时处理。用户说“我是素食主义者”应该被记住，但“嗯，让我想想”不应该被记住。记忆系统需要跨时间识别相关信息并将其合并，而不会产生重复或矛盾。当用户在一月份提到他们对贝类过敏并在三月份提到“不能吃虾”时，这些需要被识别为相关事实，并与现有知识进行整合，而不会产生重复或矛盾。记忆必须按照时间背景的顺序进行处理。随着时间的推移而变化的偏好（例如，用户去年喜欢在餐厅吃辣鸡，但今天，他们更喜欢温和的口味）需要小心
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