Amazon Bedrock Agents
Ermöglichen Sie generativen KI-Anwendungen die Automatisierung mehrstufiger Aufgaben durch nahtlose Verbindung mit Unternehmenssystemen, APIs und Datenquellen.
Was ist Amazon Bedrock Agents?
Amazon Bedrock Agents nutzt die Argumentation von Basismodellen (FMs), APIs und Daten, um Benutzeranfragen aufzuschlüsseln, relevante Informationen zu sammeln und Aufgaben effizient zu erledigen. So können sich die Teams auf wichtige Aufgaben konzentrieren. Das Erstellen eines Agenten ist einfach und schnell, und die Einrichtung erfolgt in nur wenigen Schritten. Agents verfügt jetzt über Speicheraufbewahrung für eine reibungslose Aufgabenkontinuität und Amazon-Bedrock-Integritätsschutz für integrierte Sicherheit und Zuverlässigkeit. Für anspruchsvollere Anforderungen unterstützt Amazon Bedrock die Zusammenarbeit mehrerer Agenten, sodass mehrere spezialisierte Agenten bei komplexen geschäftlichen Herausforderungen zusammenarbeiten können.
Features
Zusammenarbeit mehrerer Agenten
Dank der Zusammenarbeit mehrerer Agenten von Amazon Bedrock können Entwickler mehrere spezialisierte Agenten erstellen, bereitstellen und verwalten, die nahtlos zusammenarbeiten, um immer komplexere Geschäftsabläufe zu bewältigen. Jeder Agent konzentriert sich auf bestimmte Aufgaben unter der Koordination eines Supervisor-Agenten, der komplizierte Prozesse in überschaubare Schritte unterteilt, um Präzision und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. Durch die Automatisierung dieser komplexen Betriebsprozesse können Unternehmen ihre Teams von betrieblichen Belastungen befreien, sodass sie sich auf Innovationen konzentrieren und echten Geschäftswert schaffen können.
Retrieval-Augmented Generation
Agents stellt eine sichere Verbindung zu den Datenquellen Ihres Unternehmens her und ergänzt die Anfragen der Benutzer mit den richtigen Informationen, um präzise Antworten zu generieren. Wenn ein Benutzer beispielsweise Fragen zur Anspruchsberechtigung hat, kann der RAG-Agent in der Wissensdatenbank nachschlagen und die eingereichten Ansprüche mit den Richtlinien zur Anspruchsberechtigung abgleichen: „Sie müssen Ihren Führerschein, Fotos des beschädigten Fahrzeugs und einen Unfallbericht einreichen.“
Orchestrieren und ausführen
Kunden können in nur wenigen schnellen Schritten einen Agenten in Amazon Bedrock erstellen und so die Zeit für die Entwicklung generativer KI-Anwendungen verkürzen. Kunden wählen zunächst ein Modell aus und schreiben einige Anweisungen in natürlicher Sprache, wie etwa: „Du bist ein Mitarbeiter der Bestandsverwaltung, der die Produktverfügbarkeit im Bestandssystem ermittelt.“ Agents orchestriert und analysiert die Aufgabe und zerlegt sie mithilfe der Schlussfolgerungsfähigkeiten des FM in die richtige logische Abfolge. Agents ruft automatisch die erforderlichen APIs auf, um mit den Unternehmenssystemen und -prozessen zu kommunizieren und die Anfrage zu bearbeiten. Dabei wird entschieden, ob die Aufgabe fortgesetzt werden kann oder ob weitere Informationen erfasst werden müssen.
Aufbewahrung der Erinnerung
Agents kann Informationen über Interaktionen hinweg beizubehalten und bietet so eine personalisiertere und nahtlosere Benutzererfahrung. Durch dieses Feature können Agenten sich an frühere Interaktionen erinnern und die Genauigkeit von mehrstufigen Aufgaben verbessern. Benutzer profitieren von verbesserten Empfehlungen und der Möglichkeit, bei Bedarf auf frühere Kontexte zurückzugreifen, wodurch eine kohärentere und effizientere Interaktion mit dem Agenten gewährleistet wird.
Code-Interpretation
Agents unterstützt die Fähigkeit, Code in einer sicheren Umgebung dynamisch zu generieren und auszuführen. Dieses Feature automatisiert komplexe analytische Abfragen, die bislang nur schwer durch Modellschlussfolgerungen allein zu beantworten waren. Mit dieser Funktion können Sie eine Vielfalt anspruchsvoller Anwendungsfälle wie Datenanalysen, Datenvisualisierungen und mathematische Problemlösungen bewältigen.
Wir stellen vor: Amazon Bedrock AgentCore
Mit Amazon Bedrock AgentCore können Sie KI-Agenten mithilfe beliebiger Open-Source-Frameworks und -Modelle sicher und in großem Umfang bereitstellen und betreiben.
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