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使用 Amazon Bedrock AgentCore Memory 扩展 Kiro CLI 中的会话内存
在这篇文章中，我们将演示如何通过实施与 Amazon Bedrock AgentCore Memory 集成的自定义模型上下文协议 (MCP) 服务器来扩展 Kiro CLI 的会话内存。您可以使用 Kiro CLI 直接从终端与 Kiro 的 AI 代理进行交互。 Amazon Bedrock AgentCore Memory 是一项完全托管的服务，允许 AI 代理保留过去交互中的信息，从而创建更加智能和上下文感知的对话。通过实施自定义 MCP 服务器，您可以为 Kiro CLI 提供工具来存储和检索对话上下文、监控内存使用情况以及管理底层 Bedrock Agent 核心内存基础设施。
来源:亚马逊云科技 _机器学习代理 IDE 忘记了您在之前的会话中告诉过的内容，这并没有多大帮助。您需要花费几天或几周的时间来处理具有复杂业务需求的大型代码库。但是，您的 IDE 仅在当前会话期间记住您，而无法回忆您的对话历史记录、从对话中得出的偏好或其他见解。您最终会在每个新会话中提供相同的上下文信息。这种重复背景设置的需求会影响您的工作效率。
在这篇文章中，我们将演示如何通过实施与 Amazon Bedrock AgentCore Memory 集成的自定义模型上下文协议 (MCP) 服务器来扩展 Kiro CLI 的会话内存。您可以使用 Kiro CLI 直接从终端与 Kiro 的 AI 代理进行交互。 Amazon Bedrock AgentCore Memory 是一项完全托管的服务，允许 AI 代理保留过去交互中的信息，从而创建更加智能和上下文感知的对话。通过实施自定义 MCP 服务器，您可以为 Kiro CLI 提供工具来存储和检索对话上下文、监控内存使用情况以及管理底层 Bedrock Agent 核心内存基础设施。
解决方案概述
该解决方案由三个协同工作的主要组件组成：