AWS Bedrock Multi-Agent Blueprint

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AWS Bedrock Multi-Agent Blueprint ist eine Open-Source-Code-Vorlage, die den Aufbau komplexer KI-Anwendungen mit mehreren spezialisierten Agents auf AWS Bedrock demonstriert. Es orchestriert Planer-, Forscher-, Ausführer- und Bewertungs-Agenten, die über Warteschlangen kommunizieren, Foundation-Modelle dynamisch auswählen und über CloudWatch protokollieren. Entwickler können Rollen erweitern, Vorlagen anpassen und in AWS-Services integrieren, um skalierbare, überwachte KI-Workflows zu erstellen.
Hinzugefügt am:
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May 18 2025
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AWS Bedrock Multi-Agent Blueprint
AWS Bedrock Multi-Agent Blueprint ist eine Open-Source-Code-Vorlage, die den Aufbau komplexer KI-Anwendungen mit mehreren spezialisierten Agents auf AWS Bedrock demonstriert. Es orchestriert Planer-, Forscher-, Ausführer- und Bewertungs-Agenten, die über Warteschlangen kommunizieren, Foundation-Modelle dynamisch auswählen und über CloudWatch protokollieren. Entwickler können Rollen erweitern, Vorlagen anpassen und in AWS-Services integrieren, um skalierbare, überwachte KI-Workflows zu erstellen.
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Was ist AWS Bedrock Multi-Agent Blueprint?

Das AWS Bedrock Multi-Agent Blueprint bietet einen modularen Rahmen, um eine Multi-Agent-Architektur auf AWS Bedrock umzusetzen. Es enthält Beispielcode zur Definition der Agentenrollen – Planer, Forscher, Ausführer und Bewertender – die über gemeinsame Nachrichtenwarteschlangen zusammenarbeiten. Jeder Agent kann verschiedene Bedrock-Modelle mit benutzerdefinierten Prompts aufrufen und Zwischenoutputs an nachfolgende Agenten weitergeben. Eingebaute CloudWatch-Protokollierung, Fehlerbehandlungs-Patterns und Unterstützung für synchrone oder asynchrone Ausführung zeigen, wie Modellauswahl, Batch-Aufgaben und End-to-End-Orchestrierung gesteuert werden. Entwickler klonen das Repository, konfigurieren AWS IAM-Rollen und Bedrock-Endpunkte und deployen es via CloudFormation oder CDK. Das Open-Source-Design fördert die Erweiterung von Rollen, das Skalieren von Agenten über Aufgaben hinweg und die Integration mit S3, Lambda und Step Functions.

Wer wird AWS Bedrock Multi-Agent Blueprint verwenden?

  • KI-Entwickler
  • Maschinenlern-Ingenieure
  • Lösung-Architekten
  • Dateningenieure
  • DevOps-Teams
  • F&E-Teams

Wie verwendet man AWS Bedrock Multi-Agent Blueprint?

  • Schritt 1: Klonen Sie das GitHub-Repository.
  • Schritt 2: Installieren Sie Abhängigkeiten und SDKs.
  • Schritt 3: Konfigurieren Sie AWS-Anmeldeinformationen und Bedrock-Endpunkte.
  • Schritt 4: Passen Sie Agentenrollen und Prompt-Vorlagen in den Konfigurationsdateien an.
  • Schritt 5: Deployen Sie die Infrastruktur mit CloudFormation oder AWS CDK.
  • Schritt 6: Rufen Sie Beispiel-Workflows auf und überwachen Sie die Ausführung.
  • Schritt 7: Erweitern oder fügen Sie neue Agenten hinzu und integrieren Sie zusätzliche AWS-Services.

Plattform

  • mac
  • windows
  • linux

Die Kernfunktionen und Vorteile von AWS Bedrock Multi-Agent Blueprint

Die Hauptfunktionen

  • Modularer Orchestrierungsrahmen für mehrere Agenten
  • Vordefinierte Agentenrollen (Planer, Forscher, Ausführer, Bewertender)
  • Anpassbare Prompt-Vorlagen
  • Dynamische Modellauswahl
  • Deployment via CloudFormation & CDK
  • CloudWatch-Protokollierung & Überwachung
  • AWS IAM-Rollen-Integration
  • Beispiel-End-to-End-Workflows

Die Vorteile

  • Beschleunigt die Entwicklung von Multi-Agent-Systemen
  • Vereinfachte AWS Bedrock-Integration
  • Standardisierte Kollaborationsmuster
  • Skalierbare und erweiterbare Architektur
  • Verbesserte Zuverlässigkeit durch Monitoring

Hauptverwendungsfälle & Anwendungen von AWS Bedrock Multi-Agent Blueprint

  • Dokumentenanalysen- und Zusammenfassungs-Pipelines
  • Automatisierte Recherche und Datensammlung
  • Entscheidungsunterstützungssysteme
  • Intelligente Prozessautomatisierung
  • Multi-Agent-Konversationsanwendungen

FAQs zu AWS Bedrock Multi-Agent Blueprint

Unternehmensinformationen zu AWS Bedrock Multi-Agent Blueprint

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Die Hauptwettbewerber und Alternativen von AWS Bedrock Multi-Agent Blueprint?

  • LangChain Agents
  • AutoGPT
  • Haystack Multi-Agent
  • Microsoft Semantic Kernel
  • OpenAI Function Calling

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