AWS introduce políticas de ciclo de vida de la memoria para AgentCore
AWS describe un marco de tres políticas para expirar, puntuar y consolidar automáticamente las memorias de agentes Bedrock de larga duración.
Publicación de la fuente original: 4 de septiembre de 2026
Una publicación reciente del blog de AWS explica cómo la memoria no gestionada de AgentCore puede generar contexto desactualizado y problemas de cumplimiento, citando ejemplos en los que los agentes hacían referencia a disputas de facturación resueltas o a manuales obsoletos. Para abordar esto, los autores presentan una arquitectura desplegable que se ejecuta nightly mediante Step Functions y una pila AWS CDK.
El marco define tres políticas complementarias. La Política 1 aplica TTL configurables—con valores predeterminados de 90 días para memorias episódicas, 30‑60 días para resúmenes, 6‑12 meses para memorias semánticas y sin TTL para memorias procedimentales. La Política 2 asigna una puntuación de relevancia usando una fórmula de decaimiento exponencial que combina la recencia de creación, la recencia del último acceso y la frecuencia de acceso, con parámetros predeterminados como pruneDays = 45, threshold = 0.3 y pesos de 0.4, 0.35 y 0.25. La Política 3 aprovecha un LLM de Amazon Bedrock para consolidar entradas episódicas de baja puntuación en un único registro semántico.
La publicación también ofrece valores recomendados de pruneDays para diferentes arquetipos de agentes (p. ej., 7 días para bots de soporte en tiempo real) y proporciona la implementación completa en un repositorio público de GitHub, ofreciendo a los desarrolladores de IA un patrón listo para usar para gestionar la memoria del agente como un recurso gestionado.