发生了什么
AWS 机器学习团队发布新指南，介绍如何为 Amazon Bedrock AgentCore 设计内存生命周期策略。
该策略解决长期运行的 AI 代理积累过时记忆的问题，这些记忆会降低输出质量并带来合规风险。
指南展示了如何利用一个可在夜间运行的 AWS Step Functions 工作流，对代理记忆进行评分、整合和修剪，并附带了可部署的 AWS CDK 代码堆栈。
为什么重要
长期运行的 AI 代理会不断积累记忆，若不加以管理，过时信息会持续影响其决策质量。
合规要求通常要求数据保留期限明确，内存生命周期管理可以帮助组织自动满足这些要求。
利用 AWS 原生服务（如 Step Functions 和 CDK）可让开发者以代码方式定义和管理内存策略，实现自动化运维。
关键事实
长期运行的 AI 代理会累积过时记忆，导致质量下降并产生合规风险。
生命周期策略包括对 AgentCore 内存进行评分、整合和修剪。
该策略通过每日夜间运行的 AWS Step Functions 工作流实现，并提供可部署的 AWS CDK 堆栈。
接下来看什么
观察该指南示例中如何具体设定内存评分标准与修剪阈值。
关注 AWS CDK 堆栈的部署细节以及如何调整工作流以适应不同场景。
后续可能会有更多关于 AgentCore 内存治理的最佳实践发布。