การสาธิตเอเจนต์ของคุณใช้เวลาเพียงหนึ่งสัปดาห์ แต่การนำไปใช้งานจริงกลับใช้เวลาถึงหกเดือน
แต่ไม่จำเป็นต้องเป็นแบบนั้น ดูวิธีที่ทีมต่าง ๆ นำเอเจนต์เข้าสู่สภาพแวดล้อมการใช้งานจริงได้อย่างรวดเร็วและปลอดภัย
ฟังดูคุ้นๆ ไหม
- ของโครงการนำร่อง AI Agent ในระดับองค์กรไม่เคยเข้าสู่สภาพแวดล้อมการใช้งานจริง
- 88%
- ขององค์กรจะลดระดับหรือปลดระวางเอเจนต์ AI อัตโนมัติภายในปี 2027 เนื่องจากความล้มเหลวในการกำกับดูแล
- 40%
- เอเจนต์จะทำงานภายในบริษัททั่วไปในกลุ่ม Fortune 500 ภายในปี 2028 ซึ่งจะส่งผลให้เกิดการกระจายตัวของเอเจนต์ในวงกว้าง
- มากกว่า 150,000
- ขององค์กรไม่สามารถมองเห็นขอบเขตค่าใช้จ่าย AI ของตนได้ทั้งหมด
- 54%
ข้อใดต่อไปนี้ที่ทำให้คุณติดขัด รับความช่วยเหลือจากผู้เชี่ยวชาญในสัมมนาผ่านเว็บที่กำลังจะมาถึง
ปัญหาทั่วไปมักเกิดขึ้นในแทบทุกองค์กรที่สร้างและใช้งานเอเจนต์ในระดับใหญ่ และนี่คือวิธีแก้ไขปัญหาเหล่านั้น
ช่องว่างของการนำไปใช้งานจริง
ต้องเสียเวลาหลายเดือนไปกับการสร้างอัตลักษณ์ หน่วยความจำ และข้อมูลการสังเกตสำหรับเอเจนต์ตัวเดียว จากนั้นทีมถัดไปก็ต้องเริ่มนับหนึ่งใหม่ แพลตฟอร์มที่มีการจัดการจะช่วยให้คุณมีรากฐานดังกล่าวตั้งแต่วันแรก ทำให้คุณสามารถปรับใช้ได้เร็วขึ้น
จุดบอดด้านการกำกับดูแล
การสาธิตที่ทำงานได้ยังไม่ใช่ระบบที่คุณจะไว้วางใจได้ และช่องว่างในการกำกับดูแลจะปรากฏให้เห็นในสภาพแวดล้อมการใช้งานจริงเท่านั้น กำหนดสิ่งที่เอเจนต์แต่ละตัวสามารถเข้าถึงและดำเนินการได้ จากนั้นติดตามและประเมินผลเพื่อพิสูจน์พฤติกรรมการทำงานของเอเจนต์
เอเจนต์แพร่กระจายไปทั่ว
เมื่อมีการสร้างทีมเพิ่มขึ้น เอเจนต์ก็ทวีจำนวนเร็วกว่าที่ใครจะติดตามได้ หากไม่มีมุมมองส่วนกลาง ก็จะไม่มีใครรู้ว่ามีอะไรอยู่บ้าง ใครเป็นเจ้าของ หรือใครมีสิทธิ์เข้าถึง เรจิสทรีเดียวช่วยให้คุณมองเห็นภาพรวมเพื่อกำกับดูแลและนำกลับมาใช้ใหม่ได้
ค่าใช้จ่ายที่ไม่คาดการณ์ได้
ค่าใช้จ่ายด้านเอเจนต์ที่คุณไม่สามารถระบุที่มาได้คือค่าใช้จ่ายด้านเอเจนต์ที่คุณไม่สามารถควบคุมได้ ติดตามทุกค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับเอเจนต์ตามทีม โครงการ และการดำเนินการของเอเจนต์ ขยายการใช้งานพร้อมรู้ค่าใช้จ่ายอย่างแม่นยำ
กลัวการผูกขาด
สร้างด้วยโมเดลชั้นนำ เช่น Anthropic, OpenAI และตัวเลือกโอเพนซอร์สระดับท็อปโดยใช้ชุดการควบคุมเพียงชุดเดียว สลับเปลี่ยนโมเดลหรือเฟรมเวิร์กได้ตามต้องการโดยไม่ต้องย้ายแพลตฟอร์ม ไม่ว่าคุณจะเรียกใช้เอเจนต์อยู่กี่ตัวก็ตาม
Coding Agent ที่ขาดบริบท
Coding Agent มีประสิทธิภาพสูง แต่ถูกจำกัดอยู่แค่บนเครื่องของนักพัฒนา มอบสภาพแวดล้อมการทำงานบนคลาวด์และหน่วยความจำร่วมเพื่อให้เอเจนต์ทำงานได้อย่างต่อเนื่อง แชร์บริบท และปฏิบัติตามแนวทางของทีมคุณ
วิธีที่ทีมชั้นนำกำลังสร้างและปรับใช้เอเจนต์
ตั้งแต่สตาร์ทอัพไปจนถึงองค์กรระดับโลก ทีมต่าง ๆ ไว้วางใจให้ AWS ผลักดันเอเจนต์จากต้นแบบสู่การใช้งานจริงในวงกว้าง ดูว่าทำไม
Amazon Bedrock
แพลตฟอร์มที่ครอบคลุมสำหรับสร้างและขยายแอปพลิเคชัน AI รวมถึงเอเจนต์อย่างปลอดภัย
เริ่มปรับใช้เอเจนต์ AI ในวงกว้าง
Amazon Bedrock
พื้นที่ที่ได้รับความไว้วางใจในการสร้าง AI
Amazon Bedrock AgentCore
ส่งมอบเอเจนต์โดยไม่ต้องปรับโครงสร้างพื้นฐาน
สร้างเอเจนต์ AI ที่สามารถนำไปปรับใช้งานได้จริง
คำถามที่พบบ่อย
คำถามที่พบบ่อย
เปิดทั้งหมดการสร้าง AI Agent บน AWS เริ่มต้นด้วยการเลือกโมเดลบน Amazon Bedrock เลือกจากโมเดลระดับแนวหน้าและโมเดลโอเพนซอร์สชั้นนำ รวมถึง Anthropic และ OpenAI จากนั้นใช้ Amazon Bedrock AgentCore เพื่อปรับใช้ตรรกะเอเจนต์ของคุณในเฟรมเวิร์กใดก็ได้ (LangGraph, CrewAI, Strands, OpenAI Agents SDK หรือแบบกำหนดเอง) AgentCore มอบการจัดการรันไทม์ หน่วยความจำ และการเชื่อมต่อเครื่องมือเพื่อให้คุณโฟกัสที่ตรรกะของเอเจนต์โดยไม่ต้องกังวลเรื่องโครงสร้างพื้นฐาน
Amazon Bedrock AgentCore คือแพลตฟอร์มที่มีระบบจัดการ ซึ่งมอบรันไทม์ หน่วยความจำ อัตลักษณ์ ข้อมูลการสังเกต และการผสานรวมเครื่องมือสำหรับ AI Agent คุณปรับใช้เอเจนต์ระดับใช้งานจริงได้โดยการเขียนตรรกะของเอเจนต์ในเฟรมเวิร์กใดก็ได้ (LangGraph, CreWai, Strands, OpenAI Agents SDK หรือแบบกำหนดเอง) เชื่อมต่อกับโมเดลบน Amazon Bedrock และปรับใช้ไปยังรันไทม์ที่มีระบบจัดการของ AgentCore โดยมีการบังคับใช้ความปลอดภัยที่ชั้นโครงสร้างพื้นฐานตั้งแต่วันแรก
ช่องว่างของการนำไปใช้งานจริงเกิดขึ้นเนื่องจากต้องสร้างโครงสร้างพื้นฐานในการดำเนินงาน (รันไทม์ หน่วยความจำ อัตลักษณ์ ความปลอดภัย ข้อมูลการสังเกต) ก่อนที่เอเจนต์จะเริ่มดำเนินการสักอย่าง AgentCore ขจัดปัญหานี้โดยการมอบแพลตฟอร์มที่มีระบบจัดการ พร้อมบังคับใช้ความปลอดภัยระดับการใช้งานจริงที่ชั้นโครงสร้างพื้นฐาน ทีมต่าง ๆ สามารถเปลี่ยนจากการพัฒนาในเครื่องไปสู่การปรับใช้เอเจนต์ได้โดยไม่ต้องออกแบบสถาปัตยกรรมใหม่
AgentCore บังคับใช้ความปลอดภัยในชั้นโครงสร้างพื้นฐานโดยใช้นโยบาย Cedar ที่ได้รับการประเมินในทุก ๆ การเรียกใช้เครื่องมือ และได้รับการตรวจสอบด้วยการให้เหตุผลอัตโนมัติ ซึ่งเป็นเทคโนโลยีเดียวกับที่อยู่เบื้องหลัง Amazon S3 และ AWS IAM ข้อมูลประจำตัวได้รับการจัดการที่เกตเวย์และจะไม่เข้าสู่ลูปของเอเจนต์ ทำให้เกิดการบังคับใช้แบบชัดเจนที่เอเจนต์ไม่สามารถหาทางหลีกเลี่ยงได้
ค่าใช้จ่ายของเอเจนต์และการอนุมานบน AWS จะถูกจัดสรรตามเอเจนต์แต่ละตัวโดย IAM principal ซึ่งสามารถดูได้จากใบแจ้งหนี้ AWS ที่มีอยู่ของคุณ Amazon Bedrock นำเสนอการแคชพร้อมท์ การกำหนดเส้นทางอัจฉริยะ การกลั่นโมเดล (Model Distillation) และการอนุมานแบบแบทช์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพค่าใช้จ่ายโดยอัตโนมัติ การจัดสรรค่าใช้จ่ายตามเอเจนต์หมายความว่าคุณสามารถคาดการณ์ จัดทำงบประมาณ และอธิบายค่าใช้จ่าย AI ได้ในรูปแบบเดียวกับที่คุณจัดการเวิร์กโหลดอื่น ๆ ได้โดยไม่ต้องใช้ระบบการเรียกเก็บเงิน AI แยกต่างหาก
ได้ AgentCore ไม่จำกัดโมเดลและไม่ขึ้นกับเฟรมเวิร์ก เรียกใช้โมเดลระดับแนวหน้าจาก Anthropic, OpenAI, Amazon Nova และอื่น ๆ บน Bedrock สร้างเอเจนต์ด้วย LangGraph, CrewAI, Strands, OpenAI Agents SDK หรือเฟรมเวิร์กแบบกำหนดเอง สลับเปลี่ยนโมเดลได้โดยไม่ต้องทำการปรับปรุงแก้ไขเอเจนต์ของคุณ แพลตฟอร์มจะแยกออกจากกันที่ชั้นโครงสร้างพื้นฐาน ไม่ใช่แค่ที่ระดับ API
วันนี้คุณพบสิ่งที่กำลังมองหาแล้วหรือยัง
การแจ้งให้เราทราบจะช่วยให้เราปรับปรุงคุณภาพของเนื้อหาในหน้าได้