Amazon Bedrock AgentCore Memory を使った技術学習支援エージェントです。エンジニアの技術学習をサポートし、学習履歴を記憶し、苦手分野の分析や復習提案をしてくれるアシスタントです。

• 🧠 記憶機能: Short-term Memory と Long-term Memory で学習履歴を自動管理
• 📊 学習分析: 技術知識の蓄積、学習傾向の分析、苦手分野の特定
• 🎯 復習支援: 過去の学習内容から復習すべきトピックを自動提案
• 📋 サマリー生成: 学習セッションの要約を自動作成
• 👥 マルチユーザー対応: ユーザー別・セッション別に学習データを分離管理

• AWS CLI 2.28.8 以上
• Python 3.12.6 以上
• AWSアカウント（us-west-2 リージョン）
• Bedrock モデルの有効化: anthropic.claude-3-5-haiku-20241022-v1:0

# プロジェクトディレクトリに移動
cd tech-learning-assistant

# 仮想環境の作成と有効化
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linuxの場合
# または
venv\\Scripts\\activate  # Windowsの場合

# 依存関係のインストール
pip install -r requirements.txt

# 環境変数テンプレートをコピー
cp .env.sample .env

# .envファイルを編集してAWSアカウントIDを設定
# YOUR_ACCOUNT_ID を実際のAWSアカウントIDに置き換え

# AWS CLIの設定（未設定の場合）
aws configure

python create_iam_role.py

python create_memory.py

実行後、.env ファイルの MEMORY_ID が自動更新されます。

python deploy_agent.py

# 基本的な質問
python chat.py "Pythonのデコレータについて教えて"

# ユーザーを指定して質問
python chat.py "ReactのuseEffectについて学習中です" --user "engineer_alice"

# セッションを指定して質問
python chat.py "学習進捗を分析して" --user "engineer_alice" --session "python_study_20250817"

# 学習支援ツールの使用
python chat.py "私の苦手分野を教えて" --user "engineer_alice"
python chat.py "復習すべきトピックを提案して" --user "engineer_alice"
python chat.py "セッションサマリーを表示して" --user "engineer_alice"

• 学習進捗分析 (analyze_learning_progress): 特定技術分野の学習進捗を確認
• 苦手分野特定 (identify_weak_areas): 学習傾向から苦手分野を分析
• 復習提案 (suggest_review_topics): 過去の学習内容から復習トピックを提案
• セッションサマリー (get_session_summary): 学習セッションの要約を表示

tech-learning-assistant/
├── README.md                          # このファイル
├── requirements.txt                   # 依存関係
├── .env.sample                        # 環境変数テンプレート
├── .env                              # 環境変数（要設定）
├── .gitignore                        # Git除外設定
├── create_memory.py                  # Memory作成スクリプト
├── create_iam_role.py                # IAMロール作成スクリプト
├── agent_tech_learning_assistant.py  # メインエージェント実装
├── deploy_agent.py                   # デプロイスクリプト
└── chat.py                           # チャットクライアント

• 技術知識: tech_learning/knowledge/{actorId}
  • ユーザー単位で技術知識を蓄積
• 学習傾向: tech_learning/preferences/{actorId}
  • ユーザーの学習スタイルや苦手分野を記録
• セッションサマリー: tech_learning/summaries/{actorId}/{sessionId}
  • セッション単位で学習履歴を管理

1. SemanticMemoryStrategy: 技術的な知識や概念を抽出・保存
2. UserPreferenceMemoryStrategy: 学習傾向、理解度、苦手分野を記録
3. SummaryMemoryStrategy: 学習セッションのサマリーを生成

1. 技術的な質問をする

   python chat.py "Pythonの非同期プログラミングについて教えて" --user "alice"

2. 学習進捗を確認

   python chat.py "私のPythonの学習進捗は？" --user "alice"

3. 苦手分野を分析

   python chat.py "苦手分野を教えて" --user "alice"

4. 復習トピックを確認

   python chat.py "復習すべきトピックを提案して" --user "alice"