Cuando desarrollamos y probamos varios frameworks de agentes IA con Amazon Bedrock AgentCore descubrimos la necesidad de visualizar y explorar realmente qué están recordando nuestros agentes. AgentCore Memory ofrece potentes capacidades para gestionar tanto el contexto de conversación a corto plazo como la extracción de conocimiento a largo plazo, pero depurar patrones de memoria exigía usar comandos de AWS CLI o escribir scripts personalizados solo para ver lo almacenado. Por eso creamos el Navegador de Memoria AgentCore, una interfaz web que facilita explorar e interactuar con los recursos de memoria de Amazon Bedrock AgentCore de forma rápida y segura.

El Navegador de Memoria permite ver el estado, la configuración y las estrategias de memoria en tiempo real con datos obtenidos directamente desde las API del plano de control y del plano de datos. Cada estrategia de memoria cuenta con su propia interfaz dedicada y operaciones adaptadas a su propósito, desde preferencias de usuario y hechos semánticos hasta resúmenes de sesión y el historial bruto de conversaciones. Esto es imprescindible para depurar por qué un agente actúa de determinada manera o para entender cómo evoluciona su conocimiento con el tiempo.

Entre las funcionalidades clave se incluyen listado de eventos para visualizar la secuencia temporal de interacciones por sesión y actor, navegación paginada de registros de memoria por namespace para grandes volúmenes de datos, y recuperación de memoria mediante consultas en lenguaje natural aprovechando la búsqueda semántica de AgentCore. La UI incorpora botones para copiar IDs, ARNs y valores de namespace, un visor JSON con resaltado de sintaxis y escape HTML para evitar inyecciones, y memoria de edición de namespace durante la sesión para no reingresar actor o session IDs continuamente.

La herramienta interpreta plantillas de namespace que contienen el placeholder {memoryStrategyId}, rellenando automáticamente esa porción con el ID de estrategia mientras mantiene el campo editable para que puedas sustituir los valores de actor y sesión. Esto hace muy sencillo explorar datos específicos de usuarios o sesiones sin tener que teclear la ruta completa del namespace cada vez.

Instalación en menos de un minuto: el Navegador de Memoria AgentCore está empaquetado como una herramienta Python que se puede instalar globalmente con uv, el gestor de paquetes rápido para Python. Requisitos previos: Python 3.13 o superior y AWS CLI configurado con credenciales adecuadas. Necesitas permisos IAM para bedrock-agentcore-control:ListMemories y GetMemory, y bedrock-agentcore:ListEvents, ListMemoryRecords y RetrieveMemoryRecords. Comando de instalación: uv tool install git+https://github.com/danilop/agentcore-memory-browser.git Luego ejecuta la herramienta desde cualquier lugar con agentcore-memory-browser y se abrirá automáticamente en el navegador predeterminado en http://localhost:8000. Si quieres modificar o contribuir al proyecto puedes clonar el repositorio, instalar dependencias con uv sync y ejecutar con uv run agentcore-memory-browser.

Arquitectura y diseño: el backend está construido con FastAPI, aprovechando programación asíncrona y clientes separados para el plano de control de AgentCore y el plano de datos para listar eventos, navegar registros y ejecutar búsquedas semánticas. El frontend usa Bootstrap y JavaScript ligero, sin procesos de compilación complejos. La organización de la interfaz incluye una barra lateral para seleccionar memorias con previsualización de metadatos, un área principal con pestañas por estrategia de memoria, paneles de operación con formularios dedicados y un visor de resultados en árbol JSON.

Patrones de uso reales: en desarrollo y testing el navegador ha demostrado ser muy valioso para depurar cómo las estrategias procesan eventos, entender la evolución del conocimiento del agente y optimizar búsquedas semánticas. Permite comprobar la extracción de hechos, confirmar que las preferencias de usuario se almacenan correctamente y validar resúmenes de sesión que los agentes usan para mantener coherencia conversacional.

Buenas prácticas: configura tu entorno AWS definiendo la región por defecto y verificando credenciales con aws sts get-caller-identity para evitar problemas de conexión. Aprovecha los botones de copia para incluir Memory IDs o ARNs en tu código sin errores. Mantén políticas IAM restringidas y revisa logs cuando depures comportamientos inesperados. Recuerda que AgentCore facilita gestionar memoria a corto y largo plazo, mejorando la personalización y la contextualidad de respuestas en tus agentes IA.

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