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# 用户偏好记忆策略
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`UserPreferenceMemoryStrategy`旨在自动识别和提取对话数据中的用户偏好、选择和风格。这使您的代理可以从互动中学习，并随着时间的推移为每个用户建立持久的动态档案。

 **策略中的步骤 ** 

用户偏好策略包括以下步骤：
+  **提取 ** — 从短期记忆中识别有用的见解，并将其作为记忆记录放入长期记忆中。
+  **合并 **-确定是将有用信息写入新记录还是现有记录。

**注意**  
用户偏好策略在提取期间仅`USER`处理`ASSISTANT`角色消息。有关代理对话中角色的更多信息，请参阅[会话](https://docs.amazonaws.cn/bedrock-agentcore/latest/APIReference/API_Conversational.html)。

 **策略输出 ** 

用户偏好策略返回带有上下文、偏好和类别的 JSON 对象，从而更容易捕获用户的选择和决策模式。

 **该策略获得的见解示例包括：**
+ 买家的首选承运人或购物品牌。
+ 开发人员首选的编码风格或编程语言。
+ 用户的沟通偏好，例如正式或非正式的语气。

通过利用这种策略，您的代理可以提供高度个性化的体验，例如提供量身定制的建议，根据用户的风格调整响应，以及根据过去的选择预测需求。这创造了更相关和更有效的对话体验。

 **默认命名空间 ** 

 `/strategy/{memoryStrategyId}/actors/{actorId}/` 

**Topics**
+ [系统提示用户偏好内存策略](memory-user-prompt.md)