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构建代理以从使用 Amazon Bedrock AgentCore 情景记忆的经验中学习
在这篇文章中，我们将引导您完成构建和存储情节的完整架构，讨论反射模块，并分享令人信服的基准，这些基准证明代理任务成功率显着提高。
来源:亚马逊云科技 _机器学习如今，大多数智能体仅针对当前交互中可见的内容进行操作：他们可以访问事实和知识，但他们不记得以前是如何解决类似问题的，也不记得为什么某些方法有效或失败。随着时间的推移，这在他们的学习和改进能力方面造成了巨大的差距。Amazon Bedrock AgentCore 情景记忆通过捕获和呈现 AI 代理的经验级知识来解决这一限制。虽然语义记忆可以帮助智能体记住它所知道的内容，但情景记忆记录了它是如何到达那里的：目标、推理步骤、行动、结果和反思。通过将每次交互转换为结构化情节，您可以使代理能够回忆知识并解释和应用先前的推理。这有助于代理适应不同的会话，避免重复错误，并随着时间的推移改进他们的计划。
Amazon Bedrock AgentCore Memory 是一项完全托管的服务，可帮助开发人员通过短期内存和长期智能内存功能创建上下文感知 AI 代理。要了解更多信息，请参阅 Amazon Bedrock AgentCore 内存：构建上下文感知代理和构建更智能的 AI 代理：AgentCore 长期内存深入探讨。
在这篇文章中，我们将引导您完成构建和存储情节的完整架构，讨论反射模块，并分享令人信服的基准，这些基准证明代理任务成功率显着提高。
设计代理情景记忆的主要挑战
情景记忆使主体能够保留并推理自己的经历。然而，设计这样一个系统需要解决几个关键挑战，以确保体验保持连贯、可评估和可重用：