Agents Amazon Bedrock

Les agents se connectent en toute sécurité aux sources de données de votre entreprise et complètent la requête des utilisateurs avec les bonnes informations afin de générer une réponse précise. Par exemple, si l’utilisateur pose des questions sur l’éligibilité des réclamations, l’agent RAG recherchera des informations dans la base de connaissances et effectuera un rapprochement entre les requêtes soumises et la réponse de la politique d’éligibilité : « Vous devez présenter votre permis de conduire, des photos de la voiture endommagée et un rapport d’accident ».

Les clients peuvent créer un agent dans Amazon Bedrock en quelques étapes simples, ce qui réduit le temps nécessaire à l’intégration de l’IA générative dans les applications. Les clients sélectionnent d'abord un modèle et rédigent quelques instructions en langage naturel. Par exemple, « vous êtes un agent de gestion des stocks qui détermine la disponibilité des produits dans le système d'inventaire ». Les agents orchestrent et analysent la tâche et la décomposent dans la séquence logique correcte en utilisant les capacités de raisonnement du FM. Les agents appellent automatiquement les API nécessaires pour effectuer des transactions avec les systèmes et les processus de l’entreprise afin de répondre à la demande, déterminant en cours de route s’ils peuvent continuer ou s’ils ont besoin de recueillir des informations supplémentaires. 

Les agents ont la capacité de retenir la mémoire lors des interactions, offrant ainsi des expériences utilisateur plus personnalisées et plus fluides. Cette fonctionnalité permet aux agents de mémoriser l’historique des interactions et améliore la précision des tâches en plusieurs étapes. Les utilisateurs bénéficient de recommandations améliorées et d’un rappel du contexte antérieur si nécessaire, ce qui garantit une interaction plus cohérente et plus efficace avec l’agent.

Les agents permettent de générer et d’exécuter du code de manière dynamique dans un environnement sécurisé. Cette fonctionnalité automatise les requêtes analytiques complexes auxquelles il était auparavant difficile de répondre uniquement par le biais d’un raisonnement basé sur un modèle. Les utilisateurs peuvent utiliser cette fonctionnalité pour répondre à un large éventail de cas d’utilisation sophistiqués tels que l’analyse des données, la visualisation des données et la résolution de problèmes mathématiques.