Amazon Bedrock AgentCore Memory：亚马逊云科技的托管记忆解决方案

from strands_tools.agent_core_memory import AgentCoreMemoryToolProvider

strands_provider = AgentCoreMemoryToolProvider(
    memory_id=memory.get("id"),
    actor_id="CaliforniaPerson",
    session_id="TalkingAboutFood",
    namespace="/users/CaliforniaPerson",
    region="us-west-2"
)

agent = Agent(tools=strands_provider.tools)

from bedrock_agentcore.memory import MemoryClient

client = MemoryClient(region_name="us-west-2")
memory = client.create_memory(
    name="CustomerSupportAgentMemory",
    description="Memory for customer support conversations"
)

memory = client.create_memory_and_wait(
    name="MyAgentMemory",
    strategies=[{
        "summaryMemoryStrategy": {
            "name": "SessionSummarizer",
            "namespaces": ["/summaries/{actorId}/{sessionId}"]
        }
    }]
)

client.create_event(
    memory_id=memory.get("id"),
    actor_id="User84",
    session_id="OrderSupportSession1",
    messages=[
        ("Hi, I'm having trouble with my order #12345", "USER"),
        ("I'm sorry to hear that. Let me look up your order.", "ASSISTANT")
    ]
)

memories = client.retrieve_memories(
    memory_id=memory.get("id"),
    namespace="/summaries/User84/OrderSupportSession1",
    query="can you summarize the support issue"
)

{
    StrategyType.SEMANTIC.value: {
        "name": "PetKnowledgeBase",
        "description": "存储宠物基本信息、品种特征、健康状况等事实性知识",
        "namespaces": ["/pets/{actorId}/knowledge"]
    }
}

{
    StrategyType.USER_PREFERENCE.value: {
        "name": "PetPreferences", 
        "description": "跟踪每个宠物的个性化偏好和习惯",
        "namespaces": ["/pets/{actorId}/preferences"]
    }
}

{
"context": "Max特别喜欢鸡肉，每次都吃得很香",
"preference": "喜欢鸡肉食物",
"categories": ["饮食", "偏好"]
}

{
    StrategyType.SUMMARY.value: {
        "name": "PetActivitySummary",
        "description": "创建和维护宠物日常活动的时间线摘要",
        "namespaces": ["/pets/{actorId}/summaries/{sessionId}"]
    }
}

<summary>
<topic name="训练进展">
        Max学会了握手技能，只用了3次练习就掌握了。
    </topic>
<topic name="饮食习惯">
        Max特别喜欢鸡肉，护理员Alice建议每天给200g。
    </topic>
</summary>

{
    StrategyType.CUSTOM.value: {
        "name": "PetRoleSpecificMemory",
        "description": "针对不同宠物护理角色的专业记忆提取和管理",
        "namespaces": ["/pets/{actorId}/professional"],
        "configuration": {
            "semanticOverride": {
                "extraction": {
                    "appendToPrompt": CUSTOM_EXTRACTION_PROMPT,  # 自定义提取提示词
                    "modelId": "anthropic.claude-3-sonnet-20240229-v1:0"  # 指定提取模型
                }
            }
        }
    }
}

CUSTOM_EXTRACTION_PROMPT = """
根据当前激活的角色，专门提取相关领域的信息并添加角色标签：

护理员角色：日常护理、饮食管理、清洁卫生、生活习惯
- 提取格式：[护理员] 时间戳 | 活动类型 | 详细描述 | 重要性(1-10)

训练师角色：行为训练、技能培养、纪律管理、训练进度
- 提取格式：[训练师] 时间戳 | 技能名称 | 掌握程度 | 重要性(1-10)

医疗助手角色：健康监测、疫苗提醒、医疗建议、症状记录
- 提取格式：[医疗助手] 时间戳 | 健康项目 | 状态描述 | 重要性(1-10)

请仅提取与当前角色相关的专业信息，忽略无关内容。
"""

"训练师Bob专业训练报告：Max今天完成了高级服从性训练，坐下指令响应时间2秒，握手动作标准度95%。"

"[训练师] 2025-08-01 | 高级服从训练 | Max完成高级服从性训练，对于坐下指令的响应时间为2秒，握手动作的标准度为95% | 9"

from bedrock_agentcore.memory import MemoryClientfrom bedrock_agentcore.memory.constants import StrategyTypefrom datetime import datetime
# 基本配置
REGION = "us-west-2"
SESSION_ID = f"pet_butler_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}"
ACTOR_ID = "pet_max"
ROLE_ARN = "<<INSERT-YOUR-IAM-ROLE>>"
# 创建Memory客户端
client = MemoryClient(region_name=REGION)
# 创建Memory实例（包含四种策略）
memory = client.create_memory_and_wait(
    name="PetButler",
    strategies=strategies,  # 上述四种策略配置
    description="智能宠物管家系统",
    event_expiry_days=90,
    memory_execution_role_arn=ROLE_ARN
)
memory_id = memory['memoryId']

# 创建对话事件
    demo_events = [
        # 训练相关事件
        ("Max今天学会了握手，3次练习就掌握了！训练师Bob说这是个重要的技能。", "USER"),
        ("太棒了！Max学习能力很强，我会记录这个训练成果。", "ASSISTANT"),
        ("训练师Bob还教了Max坐下和跟随指令，但跟随还需要练习，有时会走神。", "USER"),
        ("了解，我会记录Max的训练进度，跟随指令需要加强练习。", "ASSISTANT"),
        # 护理相关事件
        ("Max特别喜欢鸡肉，每次都吃得很香，护理员Alice建议每天给200g。", "USER"),
        ("好的，我会记住Max的饮食偏好和分量建议。", "ASSISTANT"),
        ("护理员Alice说Max每周需要洗澡两次，用温水，洗后要吹干毛发。他很乖，不抵触洗澡。", "USER"),
        ("记录了Max的洗澡需求和行为表现，他在清洁方面很配合。", "ASSISTANT"),
        # 医疗相关事件
        ("疫苗接种：狂犬病疫苗已完成，体重28kg正常，医疗助手Dr.Chen说健康状况良好。", "USER"),
        ("很好，我会记录Max的疫苗接种和健康检查结果。", "ASSISTANT"),
        ("医疗助手Dr.Chen提醒下次体检时间是3个月后，需要检查心脏和关节。Max有轻微的关节炎家族史。", "USER"),
        ("了解，我会设置提醒并关注Max的关节健康。", "ASSISTANT"),
        # 社交和行为相关
        ("Max社交能力很好，和其他狗狗玩得很开心，但看到松鼠会过度兴奋，需要训练师Bob继续训练。", "USER"),
        ("记录了Max的社交特点和需要改善的行为。", "ASSISTANT"),
        ("护理员Alice发现Max最近睡眠质量很好，每天晚上10点就会自己回窝休息，早上6点起床。", "USER"),
        ("很好，Max的作息规律很健康，这对他的整体健康很有益。", "ASSISTANT"),
        # Custom Strategy专业报告事件
        ("训练师Bob专业训练报告：Max今天完成了高级服从性训练，坐下指令响应时间2秒，握手动作标准度95%。", "USER"),
        ("护理员Alice日常护理检查：Max毛发光泽度评分8.5/10，皮肤无异常，体重28.2kg稳定。", "USER"),
        ("医疗助手Dr.Chen体检报告：Max心率72bpm正常，体温38.3°C正常范围，血压120mmHg。", "USER")
    ]
# 添加到记忆系统
client.create_event(
    memory_id=memory_id,
    actor_id=ACTOR_ID,
    session_id=SESSION_ID,
    messages=demo_events
)

# 查询记忆
memories = client.retrieve_memories(
    memory_id=memory_id,
    actor_id=ACTOR_ID,
    namespace=f"/pets/{ACTOR_ID}/knowledge",
    query="Max学会了什么技能？",
    top_k=5
)
# 处理结果
for memory in memories:
    content = memory.get('content', {}).get('text', '')
    score = memory.get('score', 0)
    print(f"相关性: {score:.3f} | 内容: {content}")

from strands import Agentfrom strands_tools.agent_core_memory import AgentCoreMemoryToolProvider
# 创建记忆工具提供者
memory_provider = AgentCoreMemoryToolProvider(
    memory_id=memory_id,
    actor_id=ACTOR_ID,
    session_id=SESSION_ID,
    namespace=f"/pets/{ACTOR_ID}/knowledge"
)
# 创建智能Agent
pet_agent = Agent(
    tools=memory_provider.tools,
    system_prompt="""你是智能宠物管家，为宠物Max提供专业护理服务。
    请充分利用记忆功能提供个性化服务。"""
)
# 对话示例
response = pet_agent("Max最近学会了什么新技能？")

你好！我是Max的智能宠物管家，很高兴为你服务！

首先，让我为你介绍Max的基本信息：
- **姓名**：Max
- **品种**：Golden Retriever（金毛寻回犬）
- **年龄**：3岁
- **性格**：友好、活泼、聪明

现在让我查看一下Max最近的活动记录：
Tool #1: agent_core_memory
根据我的记录，Max最近的活动和状况非常不错！让我为你总结一下：

## 🏥 健康状况
- **最新体检**：各项指标正常
  - 心率：72 bpm
  - 体温：38.3°C
  - 血压：120 mmHg
- **体重**：28.2 kg
- **疫苗接种**：已完成狂犬病疫苗接种
- **毛发状况**：光泽度达到8.5/10，非常健康
- **注意事项**：有轻微关节炎家族史，预计3个月后进行心脏和关节专项检查

## 🎓 训练进度
Max在训练方面表现优秀：
- **握手技能**：只用3次练习就掌握了，学习能力很强！
- **高级服从性训练**：已完成
  - 坐下指令：响应时间2秒
  - 握手动作：标准度达95%
- **跟随指令**：正在学习中，偶尔会走神（这很正常，需要耐心）

## 🎯 社交能力
- 社交能力良好
- 对松鼠表现出过度兴奋，需要继续训练控制

## 🛁 日常护理
- **洗澡频率**：每周两次，使用温水
- **洗澡表现**：完全不抵触，配合度很高
- **睡眠作息**：非常规律，每晚10点自主回窝休息，早上6点起床

## 🍖 饮食偏好
- **最爱食物**：鸡肉
- **建议摄入量**：每天200g

总的来说，Max是一只非常健康、聪明且训练有素的金毛！他的学习能力强，性格温顺，作息规律。继续保持现在的护理方式就很好了！

有什么特别想了解的方面，或者需要我为Max安排什么特别的护理吗？🐕✨

太棒了！Max学会新技能了！🎾 让我为他记录这个重要的进步：
Tool #2: agent_core_memory
完美！已经成功记录了Max今天的优秀表现！🎉

这真是个很棒的进步呢！从记录来看：

**📈 Max的训练进度更新：**
- ✅ 握手指令：已熟练掌握
- ✅ 高级服从性训练：已完成
- ✅ **捡球指令：今天新学会！** 🆕
- 🔄 跟随指令：还在练习中

**🎾 玩具偏好：**
- 对新买的玩具球表现出很高的兴趣和喜爱

Max真的很聪明！金毛寻回犬本来就擅长捡拾游戏，看来他的天赋得到了很好的发挥。捡球不仅是很好的运动，还能：
- 增强你们之间的互动和感情
- 提供充足的体能训练
- 锻炼他的专注力和反应能力

建议你可以：
1. 继续用玩具球进行捡球训练，巩固这个新技能
2. 逐渐增加难度，比如扔得更远或在不同环境中练习
3. 记得给Max充足的赞美和奖励，保持他的积极性

Max今天真是个好孩子！继续保持这样的训练节奏，他一定会越来越棒的！🐕⭐

还有其他想要记录或分享的Max的表现吗？

让我为你查看Max最近的训练进度和技能学习情况：
Tool #3: agent_core_memory
现在让我再查看一下最新的捡球技能记录：
Tool #4: agent_core_memory
根据我的记录，让我为你整理Max最近学会的技能和训练进度：🎓

## 🌟 Max最新学会的技能

**最近新掌握的技能：**
- **🎾 捡球指令** - 就在今天刚学会！而且对新买的玩具球表现出很高的兴趣和喜爱

## 📊 Max的完整训练进度报告

### ✅ 已熟练掌握的技能：
1. **握手指令** 
   - 学习速度：仅用3次练习就掌握
   - 熟练度：标准度达95% 
   - 状态：完全掌握

2. **高级服从性训练**
   - 坐下指令：响应时间仅2秒
   - 整体完成度：已完成全部课程

3. **捡球指令**
   - 刚刚学会的新技能！🆕
   - 对玩具球表现出浓厚兴趣

### 🔄 正在练习中的技能：
1. **跟随指令**
   - 进度：学习中
   - 挑战：有时会走神
   - 建议：需要继续耐心训练，这很正常

### 🎯 需要改善的行为：
1. **社交控制**
   - 整体社交能力良好
   - 需要改善：对松鼠表现过度兴奋
   - 状态：需要继续训练

## 🏆 训练评估总结

Max的训练进度**非常优秀**！他展现出了：
- **快速学习能力**：握手技能仅用3次就掌握
- **高度配合性**：各项指令响应积极
- **持续进步**：今天又掌握了新的捡球技能
- **天赋展现**：作为金毛寻回犬，在捡拾类游戏上表现出色

**建议下一步训练重点：**
1. 继续巩固捡球技能，可以增加难度和变化
2. 专注改善跟随指令的专注度
3. 加强对小动物的自控训练

Max真是个学习能力超强的好孩子！🐕⭐ 他的进步让人印象深刻呢！

from strands import Agentfrom strands_tools.agent_core_memory import AgentCoreMemoryToolProvider
# 定义三个专业Agent角色
AGENT_ROLES = {
    'chen': {
        'name': '医疗助手Dr.Chen',
        'avatar': '👨‍⚕️',
        'actor_id': 'agent_chen',
        'expertise': '健康监测、疫苗提醒、医疗建议、症状记录'
    },
    'alice': {
        'name': '护理员Alice', 
        'avatar': '👩‍⚕️',
        'actor_id': 'agent_alice',
        'expertise': '日常护理、饮食管理、清洁卫生、生活习惯'
    },
    'bob': {
        'name': '训练师Bob',
        'avatar': '🏃‍♂️', 
        'actor_id': 'agent_bob',
        'expertise': '行为训练、技能培养、纪律管理、训练进度'
    }
}
def create_multi_agent_system(memory_id, session_id):
    """创建多Agent协作系统"""
    agents = {}
    
    for role_key, role_info in AGENT_ROLES.items():
        # 每个Agent使用独立的actor_id和命名空间
        provider = AgentCoreMemoryToolProvider(
            memory_id=memory_id,
            actor_id=role_info['actor_id'],
            session_id=session_id,
            namespace=f"/pets/{role_info['actor_id']}/knowledge"
        )
        
        # 创建专业化的Agent
        agents[role_key] = Agent(
            tools=provider.tools,
            system_prompt=f"""
            你是{role_info['name']}，专门负责宠物Max的{role_info['expertise']}。
            请根据你的专业领域提供建议，并与其他专业团队成员协作。
            """
        )
    
    return agents

我是Dr.Chen，我会立即为Max的情况做记录并协助处理。让我先记录下Max今天的症状。
Tool #1: agent_core_memory
已记录Max的症状。针对Max出现的食欲不振和精神不佳症状，我建议采取以下专业处理措施：

## 立即关注要点：
1. **观察体温** - 检查是否发热
2. **检查口腔** - 查看牙龈颜色、口气异常
3. **观察排便情况** - 是否正常排便排尿
4. **活动能力** - 走路是否异常，是否愿意活动

## 建议处理方案：
1. **暂时提供易消化食物** - 如煮熟的鸡胸肉、白米饭
2. **确保充足饮水** - 监测饮水量
3. **提供安静舒适的休息环境**
4. **密切观察症状变化**

## 紧急情况指标：
如果Max出现以下情况，请立即就医：
- 持续呕吐或腹泻
- 体温异常（正常体温38-39°C）
- 呼吸急促或困难
- 完全拒食超过24小时
- 明显疼痛表现

请问Max还有其他具体症状吗？比如呕吐、腹泻、体温变化等？这些信息有助于我提供更精确的建议。

我立即记录Max今天的状况，并为您提供护理建议。
Tool #1: agent_core_memory
根据Max今天的症状，作为专业护理员，我为您提供以下护理建议：

## 即时护理措施

**1. 观察和监测**
- 密切观察Max的体温、呼吸频率和心率
- 记录进食量、饮水量和排便情况
- 注意是否有呕吐、腹泻等其他症状

**2. 环境调整**
- 为Max准备安静、温暖、舒适的休息环境
- 减少噪音和干扰，让它充分休息
- 保持室内空气流通但避免直吹

**3. 饮食护理**
- 暂时提供易消化的流质食物
- 少量多次喂食，不强迫进食
- 确保充足的清洁饮水供应
- 可以尝试温热的鸡汤或专用营养液

**4. 基础护理**
- 轻柔按摩腹部，促进消化
- 保持口腔和身体清洁
- 避免剧烈运动，但可以适当的轻缓活动

## 后续关注要点

- 如症状持续超过24小时或恶化，立即联系Dr.Chen
- 记录每日的食欲、精神状态变化
- 定期测量体重，关注是否有明显下降

请问Dr.Chen的初步检查结果如何？这样我可以提供更针对性的护理方案。   

我理解您对Max健康状况的担心。作为训练师，我会立即记录这个重要信息，并协调相关事宜。
Tool #1: agent_core_memory
我已经记录了Max的健康状况，并立即采取以下措施：

## 🚨 紧急处理方案

**1. 健康检查优先**
- 我会立即联系专业兽医团队对Max进行全面健康检查
- 暂停所有训练活动，避免给Max造成额外压力
- 密切观察Max的症状变化

**2. 训练计划调整**
- **暂停期**：所有训练项目立即暂停，直到健康问题解决
- **恢复期**：根据兽医建议，制定渐进式训练恢复计划
- **强度调整**：恢复训练时将降低训练强度和时长

**3. 特别关注事项**
- 监控Max的食欲、精神状态和行为变化
- 确保Max有充足的休息和舒适的环境
- 配合兽医的治疗方案

**4. 后续安排**
- 等待专业团队的检查结果
- 根据诊断结果调整长期训练策略
- 制定适合Max当前状况的温和训练方案

Max的健康是第一位的！请您放心，我会与专业团队密切合作，确保Max得到最好的照护。有任何关于Max状况的更新，请及时告知我。

INFO:bedrock_agentcore.memory.client:Retrieved 1 memories from namespace: /pets/agent_alice/knowledge
护理员Alice 的记忆:
  📊 找到 1 条记忆
  1. Max today experienced loss of appetite and poor spirits, and was examined by Dr....

INFO:bedrock_agentcore.memory.client:Retrieved 1 memories from namespace: /pets/agent_bob/knowledge
训练师Bob 的记忆:
  📊 找到 1 条记忆
  1. Max currently experiencing health issues including loss of appetite, poor mental...

INFO:bedrock_agentcore.memory.client:Retrieved 1 memories from namespace: /pets/agent_chen/knowledge
医疗助手Dr.Chen 的记忆:
  📊 找到 1 条记忆
  1. Max is experiencing symptoms of decreased appetite and low energy, which require...