从数据到行动：亚马逊Bedrock代理如何自动化复杂工作流

代理是亚马逊Bedrock框架中由AWS提供的一种新的人工智能的一部分。它们被设计成不仅仅是为了回答特定问题，还可以执行复杂的多步骤任务。它们的目的是自动化工商业流程和技术操作，减少对人工干预的需求。

亚马逊Bedrock的代理现已推出，提供改进的编排操作控制和推理的可视化 | AWS 博客

传统上，AI模型过去只能根据预设输入回答问题或执行单一操作。Amazon Bedrock Agents 代表着AI技术的进步，让AI不仅能做出独立决策，执行复杂任务，还能深度融入企业IT系统。这一变化让AI从被动工具变成了业务运营中的积极角色。

其中一个关键特性是它们能够处理“多步骤任务”，即由必须按特定顺序执行的多个阶段组成的任务：它们不仅能理解步骤，还能在步骤间传递信息，确保整个流程的完整性和准确性。这种能力对于需要高可靠性的自动化很重要，比如管理订单和配置基础设施。

“行动组”是一系列代理可以执行的操作。这些行动组是由用户配置的，用于定义代理能做什么和如何去做。代理使用API与企业系统交互，可以访问数据，执行操作或与其他服务交互。

另一个强大的工具是AWS Lambda函数，这使得代理能够运行特定代码，无需亲自管理底层架构，从而使交互更加流畅和动态。

行动团队

这些机器人还可以访问用户自己定义的知识库，例如公司政策或内部规则。这使它们能够根据现有的规则和信息自主做决定。例如，一个自动化程序可以按照公司的退货规定处理退货，而无需人工干预。

智能代理被设计成能够智能地应对用户提问，比如有关退货政策的询问。它不仅给出答案，还会自己找到相关资料。

操作员操作示例,

当代理收到任务时，它会检查用户的提示、对话历史、可用的动作以及相关的知识库。然后，它会收集所有这些信息来决定下一步做什么。

代理将这些信息发送给一个生成式AI，该AI使用一种称为“链式推理”的技术来生成完成任务所需步骤的序列。然后，代理逐一执行这些步骤，例如调用API接口、搜索知识库并汇总结果。

完成步骤之后，代理程序将结果发送给另一个Bedrock模型，该模型整合所有内容并生成给用户的最终回复。

总之，AWS Bedrock Agents 代表了一个重大飞跃，在由 AI 驱动的自动化方面，让企业能以前所未有的效率简化复杂的业务流程。

通过利用先进的AI技术，这些代理可以自主处理多步骤任务，与现有系统无缝集成，并适应不断变化的业务环境。

随着组织继续拥抱数字转型，AWS Bedrock 代理有望成为智能运营的基石，减少人工干预，提高准确性，并推动各行业的创新。