A AWS publicou um guia que mostra como usar o Amazon S3 Vectors como camada de memória persistente no NVIDIA NeMo Agent Toolkit (NAT), com execução no Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS). O texto não apresenta um lançamento de produto; ele descreve a implementação dessa arquitetura.
O NAT é um framework open source para construir, medir e otimizar agentes de IA. No guia, a memória do NAT guarda histórico de conversas, preferências do usuário e conhecimento de longo prazo entre execuções. Para adaptar essa camada, o material explica como criar um provedor de memória personalizado por meio da interface de plugin do framework.
O exemplo central é um sistema de pesquisa de investimentos com três agentes: pesquisa, análise e síntese. Cada um usa o mesmo índice do S3 Vectors, mas grava com seu próprio identificador nos metadados, o que permite compartilhar conhecimento e filtrar o que cada agente recupera. O post também mostra que o NAT pode armazenar e recuperar memórias automaticamente com o wrapper auto_memory_agent.
Na parte de implantação, o guia trata o EKS como opção para quem precisa controlar escalabilidade, rede e ciclo de vida dos agentes. Cada tipo de agente roda como um Deployment do Kubernetes e recebe acesso ao S3 Vectors por meio de IAM Roles for Service Accounts (IRSA). O texto ainda recomenda definir retenção e evitar guardar dados sensíveis nos metadados.