Amazon Bedrock Agents

Os agentes do Amazon Bedrock usam o raciocínio de modelos de base (FMs), APIs e dados para realizar o detalhamento das solicitações dos usuários, reunir informações relevantes e concluir tarefas de forma eficiente, liberando as equipes para se concentrarem em trabalhos de maior valor agregado. O desenvolvimento de um agente é simples e rápido, com a configuração realizada em apenas algumas etapas. Agora, os agentes incluem a retenção de memória para obter a continuidade de tarefas sem interrupções e as Barreiras de Proteção para Amazon Bedrock para obter segurança e confiabilidade integradas. Para necessidades mais avançadas, o Amazon Bedrock fornece suporte à colaboração entre vários agentes, permitindo que diversos agentes especializados trabalhem em conjunto em desafios complexos de negócios.

A colaboração entre vários agentes do Amazon Bedrock permite que os desenvolvedores criem, implantem e gerenciem diversos agentes especializados que operam em conjunto de forma integrada para abordar fluxos de trabalho empresariais cada vez mais complexos. Cada agente se concentra em tarefas específicas, com a coordenação de um agente supervisor, que divide processos complexos em etapas gerenciáveis para garantir a precisão e a confiabilidade. Com a automação desses processos operacionais complexos, as empresas conseguem liberar as equipes das responsabilidades operacionais, possibilitando que se dediquem à inovação e forneçam valor real para os negócios.

O Agents se conecta com segurança às fontes de dados da sua empresa e aumentam a solicitação do usuário com as informações certas para gerar uma resposta precisa. Por exemplo, se o usuário perguntar sobre a elegibilidade das reivindicações, o agente da RAG pesquisará as informações da base de conhecimento e reconciliará as reivindicações enviadas com a resposta da política de elegibilidade: “Você precisa entregar sua carteira de motorista, fotos do veículo danificado e um relatório do acidente”.

Os clientes podem criar um agente no Amazon Bedrock com apenas algumas etapas rápidas, acelerando o tempo necessário para criar aplicações de IA generativa. Primeiro, os clientes selecionam um modelo e escrevem algumas instruções em linguagem natural, por exemplo, “você é um agente de gerenciamento de estoque que determina a disponibilidade do produto no sistema de inventário”. Os agentes orquestram e analisam a tarefa e a dividem na sequência lógica correta usando as habilidades de raciocínio do FM. Os agentes chamam automaticamente as APIs necessárias para realizar transações com os sistemas e os processos da empresa a fim de atender à solicitação e determinam ao longo do caminho se eles serão capazes de prosseguir ou se precisarão coletar mais informações. 

O Agents têm a capacidade de reter memória ao longo das interações, oferecendo experiências de usuário mais personalizadas e integradas. Esse recurso permite que um agente memorize interações históricas e aumente a exatidão em tarefas realizadas em várias etapas. Os usuários se beneficiam de recomendações aprimoradas e da recuperação do contexto anterior quando necessário, garantindo uma interação mais coesa e eficiente com o agente.

O Agents oferece suporte à capacidade de gerar e executar código dinamicamente em um ambiente seguro. Esse recurso automatiza consultas analíticas complexas que antes eram difíceis de responder apenas por meio do raciocínio do modelo. Use-o para abordar uma ampla variedade de casos de uso sofisticados, como análise de dados, visualização de dados e solução de problemas matemáticos.

O Agents cria automaticamente um modelo de prompt a partir das instruções do usuário, do grupo de ação e das bases de conhecimento. Você pode usar esse modelo como uma base para refinar ainda mais o modelo de prompts gerado automaticamente e melhorar a experiência dos usuários. Você também pode atualizar a entrada do usuário, o plano de orquestração e a resposta do FM. Por fim, com a capacidade de modificar o modelo de prompts, você pode obter controle melhor sobre a orquestração do atendente.