在AgentCore和OpenClaw上构建上下文感知的AI助手
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本文详细介绍了构建名为 Sprout 的上下文感知 AI 助手的过程,该助手利用 Amazon Bedrock AgentCore 和开源框架 OpenClaw 来克服无状态聊天机器人的局限性。该系统采用 AgentCore 记忆功能,通过提取用户偏好、语义事实和会话摘要并将其转化为结构化的长期记录,将短暂的对话转化为持久的知识。通过将文本查询路由至 Claude Haiku 4.5 以优化成本效率,并将图像分析路由至 Claude Sonnet 4.5 以进行多模态推理,该助手能够提供基于过往交互的个性化响应。整个架构通过单个 AWS CloudFormation 模板部署,利用 AgentCore 运行时的按用量计费模式,从而在轻度个人使用场景下保持低成本。关键设计原则包括封装而非分叉代理框架、使用命名空间进行数据隔离,以及实施提示缓存以显著降低推理延迟和费用。该方案展示了异步记忆提取和元数据过滤如何赋能准确且领域无关的助手,使其随着用户参与的深入而不断进化。
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