AgentLoop Memory Store (MemoryStore) almacena hechos, preferencias y contexto de negocio que los agentes de IA pueden reutilizar entre sesiones. Puede escribir conversaciones mediante la API u obtener entradas de forma continua a partir de trazas de agentes o de un Dataset. Memory Store extrae memorias a largo plazo con base en estrategias, y la aplicación recupera la información relevante cuando atiende una nueva pregunta. Por ejemplo, un usuario primero le indica a un asistente de estilo de vida: "Me gustan los platillos ligeros y ligeramente picantes", y más tarde comenta: "Últimamente estoy reduciendo el consumo de azúcar". Memory Store mantiene estas preferencias de manera continua. Antes de que la aplicación recomiende una cena, recupera las memorias relevantes del usuario y entrega los resultados al agente junto con la pregunta actual.
Problemas que resuelve Memory Store
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Escenario |
Memorias que se pueden almacenar |
Cómo se utilizan |
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Asistente personal |
Intereses, hábitos, estilo de comunicación y preferencias a largo plazo |
Recuperan el contexto relevante después de iniciar una nueva sesión para reducir preguntas repetidas |
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Servicio al cliente |
Contexto de uso del producto, solicitudes de servicio y preferencias de comunicación proporcionadas por los usuarios |
Complementan el contexto del usuario para el problema actual |
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Asistente empresarial |
Estado y relaciones de clientes, proyectos u objetos de negocio |
Actualizan la información existente a partir de interacciones posteriores como referencia para la siguiente tarea |
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Aprovechamiento de datos históricos |
Hechos reutilizables en trazas recopiladas y conjuntos de datos curados |
Filtran entradas y extraen memorias de forma continua sin invocar la API de escritura para cada registro |
Las memorias se acumulan conforme avanzan las interacciones de negocio. Durante la recuperación, se selecciona la información relevante según el alcance de negocio, como el usuario, la aplicación o el agente. Para los eventos que requieren trazabilidad, guárdelos en modo de anexado. En cuanto a las preferencias y estados de negocio que cambian con el tiempo, manténgalos en modo de actualización por fusión.
Conceptos clave
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Concepto |
Descripción |
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Memory Store |
Recurso que se crea y gestiona dentro de un espacio de agente. Contiene un origen de datos, una estrategia de extracción, una estrategia de almacenamiento y memorias a largo plazo. |
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Origen de datos |
Fuente de entrada para la extracción de memorias; incluye escritura manual, trazas de agentes y Dataset. |
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Memoria a largo plazo |
Contenido extraído de las entradas o escrito directamente para su posterior recuperación, como "El usuario prefiere comida ligera". |
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Estrategia de extracción |
Define en qué hechos enfocarse, cómo categorizarlos y qué contenido excluir. |
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Estrategia de almacenamiento |
Determina si se anexan nuevas memorias o si se agregan, actualizan, fusionan o eliminan memorias con base en las existentes. |
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Alcance de negocio (scope) |
Asocia memorias mediante el ID de usuario, el ID de agente, el ID de aplicación y el run ID. Durante la recuperación, todas las condiciones especificadas limitan el alcance de manera conjunta. |
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Versión de estrategia |
Registro de versión generado al guardar configuraciones de estrategia, como las de extracción y almacenamiento. Sirve para rastrear cambios de configuración. |
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Recall |
Recupera memorias relevantes con base en la pregunta actual y el alcance de negocio, y las devuelve a la aplicación. |
Seleccione un origen de datos
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Origen de datos |
Escenario aplicable |
Qué preparar |
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Escritura manual |
La aplicación envía mensajes de forma activa después de terminar una conversación. |
La API de escritura, una clave de API de Memory Store e identificadores de usuario de negocio estables |
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Traza de agente |
Los datos de ejecución del agente ya se incorporaron a AgentLoop y desea reutilizar las trazas ensambladas. |
Trazas de agentes en el espacio de agente actual y condiciones de filtro, como el nombre del servicio y el nombre del agente |
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Dataset |
La información de negocio se organizó en entradas estructuradas mediante procesamiento de datos. |
Un dataset en el mismo espacio de agente que cumpla con los requisitos de campos de |
Seleccione un origen de datos para un Memory Store al momento de crearlo. El tipo de origen de datos no se puede modificar después de crear el Memory Store. Tampoco es posible reemplazar el dataset vinculado en un Memory Store que utilice un Dataset como origen. Si necesita usar un origen distinto, cree un nuevo Memory Store.
De la entrada al uso en la aplicación
Recibir entradas: La aplicación envía conversaciones, o bien Memory Store obtiene registros de las trazas o del Dataset configurado.
Extraer hechos: Se extrae la información que debe conservarse mediante extracción de hechos, perfil de usuario consumidor, gemelo digital empresarial o una instrucción personalizada.
Mantener memorias a largo plazo: Los resultados se almacenan según la estrategia de anexado de eventos o de actualización por fusión. Además, se conserva información como revisiones, orígenes y estrategias.
Recuperar memorias relevantes: La aplicación o la consola recuperan memorias mediante la pregunta actual y el alcance de negocio.
Ensamblar el contexto del agente: La aplicación proporciona las memorias útiles al agente junto con la pregunta actual y las conversaciones recientes.
Inspeccionar y ajustar: Compruebe los resultados mediante la vista previa de muestras, la edición de memorias, los detalles de auditoría y las estadísticas. Después, ajuste las estrategias.
Una vez recibidas las entradas, la extracción y la escritura en la memoria a largo plazo se procesan de forma asíncrona. La aplicación debe confirmar por separado que se recibieron las entradas, que las memorias a largo plazo son recuperables y que el contenido devuelto se agregó a la solicitud del agente. La vista previa de muestras sirve para comprobar el efecto de las estrategias y no escribe memorias formales.
Funciones de la consola
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Entrada |
Acciones disponibles |
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Create Memory Store |
Configurar un nuevo Memory Store en el orden "Data source → Filter / Schema → Strategy → Preview and confirm" |
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Overview |
Consultar la información básica, el origen de datos, el progreso de consumo y el error más reciente. Pausar o reanudar el consumo para orígenes de traza o Dataset. |
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Long-term Memory Retrieval |
Recuperar memorias por pregunta y alcance de negocio, consultar el contenido de las memorias, sus revisiones y orígenes, además de editarlas o eliminarlas |
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Strategy |
Configurar reglas de extracción y almacenamiento, alcances y opciones de auditoría, ejecutar vistas previas de muestra y consultar el historial de versiones de la estrategia |
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Write Events |
Consultar los eventos de entrada de un Memory Store que tenga registros de eventos de escritura |
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Audit Details |
Consultar eventos relacionados con la extracción, el almacenamiento y el recall, además de rastrear lo que devolvió un recall |
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Statistics |
Consultar métricas como el recuento de recuperaciones, la tasa de recuperaciones con resultados, la latencia, el embudo de extracción y las consultas sin resultados |
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API Key and Integration |
Crear credenciales de acceso y obtener ejemplos de integración de la API HTTP y del SDK de Python para la región actual |
Consideraciones de uso
Mantenga la consistencia de los identificadores: Utilice los mismos identificadores de negocio para la escritura y la recuperación. Si agrega varias condiciones de ID, las memorias deben cumplir con todas ellas. En consultas entre sesiones, evite usar por error un run ID que pertenezca a una sola ejecución.
Elija cómo conservar los hechos: El anexado de eventos es adecuado para conservar el historial de un proceso, mientras que la actualización por fusión sirve para mantener información cambiante. Antes de modificar una estrategia, use muestras representativas para comprobar los resultados de extracción y las acciones que se ejecutarán.
Proteja las revisiones manuales: Al habilitar la protección contra ediciones manuales, la extracción automática conserva el contenido original cuando detecta contenido revisado manualmente y registra el cambio como pendiente de revisión.
Evalúe el efecto real: Las puntuaciones de recuperación, la tasa de recuperaciones con resultados y la cantidad de resultados devueltos reflejan el comportamiento de recuperación. La aplicación también debe determinar si la información devuelta resulta útil y si el agente la utiliza correctamente.
Primeros pasos
Si es su primera integración, consulte Use a memory store. Para ajustar el alcance de extracción, el método de almacenamiento o el periodo de retención, consulte Configure memory extraction and storage strategies. Para rastrear resultados y solucionar problemas, consulte View memory audits and statistics.