Многоагентные рабочие процессы с AWS Bedrock и AgentCore

Системы ИИ с одним агентом часто не справляются со сложными многоэтапными задачами, требующими специальных знаний. Организуя работу нескольких агентов, вы можете создавать устойчивые системы, которые решают сложные реальные проблемы. Этот текстовый курс поможет вам освоить основные концепции и практические методы реализации многоагентных архитектур. Вы узнаете, как разрабатывать агенты с определенным состоянием, интегрировать внешние инструменты и развертывать совместные рабочие процессы с помощью AWS Bedrock и AgentCore. Что вы узнаете: основные принципы многоагентной оркестрации и совместных архитектур искусственного интеллекта; настройка базовых моделей на AWS Bedrock для работы в качестве специализированных агентов, ориентированных на выполнение задач; реализация управления памятью и состоянием агентов с использованием DynamoDB для постоянного контекста; подключение агентов к внешним инструментам, включая API веб-поиска и пользовательские запросы в базу данных; Разрабатывать модели связи и стратегии делегирования между несколькими агентами с использованием AgentCore; Применять современные методы быстрого проектирования и защитные ограждения для обеспечения надежного и безопасного поведения агентов. Курс начинается с основных определений агентных рабочих процессов и основ AWS Bedrock, а затем переходит к практическим сценариям конфигурации, интеграции инструментов и координации нескольких агентов. Этот курс, предназначенный для разработчиков программного обеспечения, энтузиастов облачных технологий и новичков в области искусственного интеллекта, не требует предыдущего опыта работы с агентными платформами. Начните читать сегодня, чтобы создать свой первый коллективный ИИ-рабочий персонал.