カスタマーサービス企業が Amazon Bedrock Agents を使って顧客対応チャットボットを運用しています。「顧客が数週間・数カ月前の過去セッションの内容（報告した問題・合意した解決策・設定した好み）をエージェントが記憶していること」という要件があります。顧客がチャットを再開するたびに新しいセッションが始まりますが、エージェントは過去のコンテキストを活用して対応をパーソナライズする必要があります。最も少ない実装コストでこれを実現する方法はどれですか？
Bedrock Agents のメモリ機能（Memory Store）はエージェントが会話間で長期記憶を自動管理するネイティブ機能です。セッション終了時に重要情報を自動要約・保存し、新しいセッション開始時に自動ロードします。 選択肢AのDynamoDBを使った会話履歴ストア方式は、機能的に近いですが、取得ロジック・Lambda 実装・スキーマ設計などの運用負荷が発生します。 選択肢CのKnowledge Basesは、文書・知識の検索向けであり、個人会話履歴の長期管理には最適化されていません。 選択肢DのAmazon Personalizeは、購買・閲覧履歴に基づくリコメンデーションエンジンであり、会話内容の要約・記憶・セッション間の引き継ぎという用途には設計されていません。また Lambda アクショングループからの GetRecommendations API 連携を別途実装する必要があり、実装コストも高くなります。