Агенты Amazon Bedrock

Агенты Amazon Bedrock используют рассуждения базовых моделей (FM), API и данных для разбивки запросов пользователей, сбора соответствующей информации и эффективного выполнения задач, что позволяет командам сосредоточиться на важной работе. Создать агента просто и быстро, его настройка занимает всего несколько шагов. Агенты теперь включают хранение памяти для бесперебойной работы задач и ограничения Amazon Bedrock для встроенной безопасности и надежности. Чтобы удовлетворять более сложные потребности, Amazon Bedrock поддерживает совместную работу нескольких специализированных агентов, что позволяет им сплоченно решать сложные бизнес-задачи.

Благодаря многоагентной совместной работе Amazon Bedrock разработчики могут создавать и развертывать несколько специализированных агентов, а также управлять ими, эффективно взаимодействуя с другими специалистами для решения все более сложных бизнес-процессов. Каждый агент занимается конкретными задачами под руководством диспетчера, который разбивает сложные процессы на управляемые этапы для обеспечения точности и надежности. Автоматизируя эти сложные операционные процессы, компании могут освободить свои команды от операционной нагрузки, что позволит им сосредоточиться на инновациях и получении реальной прибыли для бизнеса.

Агенты безопасно подключаются к корпоративным источникам данных и дополняют запросы пользователя нужной информацией для создания точного ответа. Например, если пользователь задаст вопрос о допустимости страховой выплаты, агент RAG изучит информацию в базе знаний и сопоставит страховой иск с политикой допустимости: «Вам необходимо предоставить копию водительского удостоверения, фотографии поврежденного автомобиля и заполненный отчет о ДТП».

Клиенты могут создать агент в Amazon Bedrock всего за несколько простых шагов, что ускоряет процесс внедрения приложений на основе генеративного искусственного интеллекта. Сначала клиенты выбирают модель и создают несколько инструкций на естественном языке (например, «вы агент по управлению запасами, который определяет наличие продуктов в системе инвентаризации»). Агенты организуют и анализируют задачу и разбивают ее на правильную логическую последовательность, используя возможности осмысливания базовых моделей. Агенты автоматически вызывают необходимые интерфейсы API для взаимодействия с системами и процессами компании, чтобы выполнить запрос и параллельно определить, могут ли они продолжить работу или нужно собрать дополнительную информацию. 

С помощью агентов можно также сохранять память между последовательными взаимодействиями, обеспечивая более персонализированный и удобный пользовательский интерфейс. Благодаря этой функции агенты запоминают прежние взаимодействия, что повышает точность для многоэтапных задач. Пользователи получат более точные рекомендации и смогут сохранять контекст общения, что обеспечивает более слаженное и эффективное взаимодействие с агентом.

С помощью агентов можно динамически генерировать и выполнять код в безопасной среде. Это позволяет автоматизировать сложные аналитические запросы, на которые ранее было трудно ответить только с помощью модельного рассуждения. Применяйте эту возможность для широкого спектра сложных сценариев использования, таких как анализ и визуализация данных, а также решение математических задач.

С помощью агентов можно автоматически создавать шаблон текстового запроса на основе инструкций пользователя, группы действий и баз знаний. Этот шаблон можно использовать в качестве основы для дальнейшей доработки автоматически генерируемого шаблона подсказки, чтобы повысить удобство для пользователей. Можно также обновлять данные, вводимые пользователем, план оркестрации и ответ базовой модели. Кроме того, во время изменения шаблона текстового запроса можно эффективнее контролировать оркестрацию агентов.