Construir um assistente de IA com consciência contextual no AgentCore e OpenClaw
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Este artigo detalha a construção de um assistente de IA com consciência contextual chamado Sprout, que utiliza o Amazon Bedrock AgentCore e o framework de código aberto OpenClaw para superar as limitações dos chatbots sem estado. O sistema emprega a memória do AgentCore para transformar conversas transitórias em conhecimento duradouro, extraindo preferências do usuário, fatos semânticos e resumos de sessão para registros estruturados de longo prazo. Ao direcionar consultas de texto para o Claude Haiku 4.5 por eficiência de custos e análise de imagens para o Claude Sonnet 4.5 para raciocínio multimodal, o assistente fornece respostas personalizadas fundamentadas em interações passadas. A arquitetura é implantada por meio de um único modelo AWS CloudFormation, aproveitando a precificação baseada no consumo do runtime do AgentCore para manter os custos baixos para uso pessoal leve. Os principais princípios de design incluem envolver frameworks de agentes em vez de bifurcá-los, usar namespaces para isolamento de dados e implementar cache de prompts para reduzir significativamente a latência de inferência e as despesas. A solução demonstra como a extração assíncrona de memória e a filtragem de metadados permitem a criação de assistentes precisos e agnósticos ao domínio, que melhoram com o engajamento contínuo do usuário.
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