概要
https://blog.generative-agents.co.jp/entry/2025/07/22/113609
詳細内容
## Amazon Bedrock AgentCoreを一通りさわり倒してみる ~ Memory編 ~
https://blog.generative-agents.co.jp/entry/2025/07/22/113609
Amazon Bedrock AgentCoreのMemory機能は、短期記憶から非同期で長期記憶を自動生成し、セッションごとの記憶管理を簡素化することで、エージェント開発における記憶管理の複雑性を大幅に軽減します。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:3/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 81/100 | **Annex Potential**: 77/100 | **Overall**: 80/100
**Topics**: [[Amazon Bedrock AgentCore, エージェント記憶管理, 長期記憶, AWS マネージドサービス, LLMアプリケーション開発]]
記事は、Amazon Bedrock AgentCoreのMemory機能が、ジェネラティブエージェント開発における「記憶管理の課題」をどのように解決するかを深く掘り下げています。開発者が自前でデータストア選定、非同期ジョブ設計、インフラ構築・運用を行う必要なく、エージェントの短期記憶をAWSに渡し、それが非同期で自動的に長期記憶化されるマネージドサービスである点が強調されています。
この機能の要点は、短期記憶のみをインプットとして渡せば長期記憶が自動生成されること、そしてユーザーとセッションごとに記憶が適切に管理される点にあります。特に、事前定義された「User Preferences」「Semantic Facts」「Session Summaries」の3種類のストラテジーを利用して長期記憶を抽出できる仕組みは、効率的なエージェントの振る舞いを支えます。
具体的なPythonコード例を用いて、Memoryの作成から、`memory_id`、`actor_id`、`session_id`を使った記憶の保存（`create_event`）と参照（`list_events`、`retrieve_memories`）が実演されています。これにより、エージェントが過去の対話履歴をセッション内で正確に記憶し、それに基づいた応答を生成する様子が示されています。例えば、気象予報エージェントが過去に質問された都市名を正確に記憶し、複数回の対話後もそれをリストアップできるデモンストレーションは、その実用性を明確に示しています。
本機能は、LangGraphのような既存フレームワークとの連携やトークン効率性など、まだ検証が必要な側面があるものの、記憶管理という複雑な領域をマネージドサービスとして提供することで、ウェブアプリケーション開発者はインフラ構築ではなくエージェントのロジック開発に集中できるという大きなメリットをもたらします。これにより、よりスケーラブルで堅牢なAIエージェントアプリケーションの開発が加速することが期待されます。