Construir memoria de agentes con NVIDIA NeMo Agent Toolkit y Amazon S3 Vectors
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Este artículo detalla la implementación de memoria persistente para sistemas de IA multiagente mediante la integración del NVIDIA NeMo Agent Toolkit (NAT) con Amazon S3 Vectors. Explica cómo crear un plugin personalizado MemoryEditor que utiliza Amazon Titan Text Embeddings V2 para almacenar y recuperar datos semánticos en un entorno de Amazon EKS. La guía proporciona ejemplos de código para configurar cubos vectoriales, indexar metadatos y registrar el proveedor en la configuración YAML de NAT. Un caso de uso práctico que involucra agentes de investigación financiera demuestra cómo múltiples agentes comparten conocimientos a través de filtros de metadatos específicos como team_id y user_id. El artículo también aborda aspectos operativos, como la contenedorización de agentes, su implementación mediante manifiestos de Kubernetes y la gestión de accesos a través de IAM Roles for Service Accounts. Finalmente, se discuten las métricas de evaluación del rendimiento, como la fundamentación y el uso de tokens, junto con estrategias para la consolidación de la memoria y la limpieza de recursos.
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