Создание контекстно-ориентированного ИИ-ассистента на базе AgentCore и OpenClaw
aws ·
В статье описывается создание контекстно-ориентированного ИИ-ассистента по имени Sprout, который использует Amazon Bedrock AgentCore и фреймворк с открытым исходным кодом OpenClaw для преодоления ограничений чат-ботов без состояния. Система применяет память AgentCore для преобразования временных разговоров в долговременные знания, извлекая предпочтения пользователей, семантические факты и резюме сессий в структурированные долгосрочные записи. Для обеспечения экономической эффективности текстовые запросы направляются в Claude Haiku 4.5, а анализ изображений — в Claude Sonnet 4.5 для мультимодального рассуждения, благодаря чему ассистент предоставляет персонализированные ответы, основанные на предыдущих взаимодействиях. Архитектура развертывается с помощью одного шаблона AWS CloudFormation, используя ценообразование на основе потребления в среде выполнения AgentCore, чтобы поддерживать низкие затраты при легком личном использовании. Ключевые принципы проектирования включают обертывание фреймворков агентов вместо их форка, использование пространств имен для изоляции данных и реализацию кэширования промптов для значительного снижения задержки выводов и расходов. Решение демонстрирует, как асинхронное извлечение памяти и фильтрация метаданных позволяют создавать точных ассистентов, не зависящих от конкретной доменной области, которые становятся лучше по мере продолжения взаимодействия с пользователем.
aws