AWS Bedrock Multi-Agent Collaboration ist eine verwaltete Dienstfunktion, die es ermöglicht, mehrere KI-Agenten, die von Foundations-Modellen angetrieben werden, gemeinsam an komplexen Aufgaben arbeiten zu lassen. Sie konfigurieren Agentenprofile mit spezifischen Rollen, definieren Nachrichtenschemata für die Kommunikation und setzen gemeinsam genutzten Speicher für Kontextwiederholung. Während der Ausführung können Agenten Daten von nachgelagerten Quellen anfordern, Unteraufgaben delegieren und die Ausgaben der anderen aggregieren. Dieser kollaborative Ansatz unterstützt iterative Denkschleifen, verbessert die Aufgabenpräzision und ermöglicht eine dynamische Skalierung der Agenten basierend auf der Arbeitsbelastung. Integriert in die AWS-Konsole, CLI und SDKs bietet der Dienst Überwachungsdashboards zur Visualisierung von Agenteninteraktionen und Leistungsmetriken, was die Entwicklung und operative Überwachung intelligenter Multi-Agenten-Workflows vereinfacht.

Launchpad Stack ist ein Tool, das Entwicklern hilft, neue Rails-Services mit AWS zu starten, indem es in Minuten benutzerdefinierte interoperable Codepakete erstellt. Es bietet Infrastruktur, Anwendungs-, CI/CD-Pipeline-, Überwachungs- und Sicherheitseinstellungen, alles mit sicheren, bewährten Standardeinstellungen. Der generierte Code gehört vollständig Ihnen, ohne einschränkende Lizenzen. Es bietet eine kostengünstige, flexible Lösung zum Erstellen und Wiederverwenden von Code ohne wiederkehrende Zahlungen und Anbieterbindung.

Der AWS Bedrock Retail Agent ist eine End-to-End-Lösung, die zeigt, wie man einen generativen KI-gesteuerten Einzelhandels-Chatbot mit AWS Bedrock-Diensten implementiert. Er verbindet sich mit Produktkatalogdaten, nutzt retrieval-augmented generation für präzise Antworten und integriert AWS Lambda sowie API Gateway für skalierbare Bereitstellung. Mit Funktionen wie personalisierten Empfehlungen, Bestandsstatusprüfungen und simulierten Bestellungen hilft er Händlern, das Kundenengagement zu verbessern und Abläufe zu optimieren. Entwickelt in TypeScript und React, bietet er ein anpassbares Framework zur Einbettung KI-gestützter Chat-Funktionen in E-Commerce-Plattformen.

bedrock-agent ist ein vielseitiges KI-Agenten-Framework, das mit AWS Bedrock’s Reihe großer Sprachmodelle integriert ist, um komplexe, aufgabenorientierte Workflows zu orchestrieren. Es bietet eine Plugin-Architektur zum Registrieren benutzerdefinierter Tools, Speicher-Module für Kontextpersistenz und eine Chain-of-Thought-Mechanismus für verbesserte Argumentation. Über eine einfache Python-API und eine Kommandozeilenschnittstelle können Entwickler Agenten definieren, die externe Dienste aufrufen, Dokumente verarbeiten, Code generieren oder mit Benutzern chatten. Agenten können so konfiguriert werden, dass sie automatisch relevante Tools basierend auf Benutzeranfragen auswählen und den Konversationsstatus über Sitzungen hinweg aufrechterhalten. Dieses Framework ist Open-Source, erweiterbar und optimiert für schnelle Prototypenentwicklung und Deployment von KI-gestützten Assistenten in lokalen oder AWS-Cloud-Umgebungen.

Disco erleichtert die Entwicklung von KI-Agenten auf AWS, indem es ein ereignisgesteuertes Orchestrierungsframework bereitstellt, das Sprachmodelleingaben mit serverlosen Funktionen, Nachrichtenwarteschlangen und externen APIs verbindet. Es bietet vorgefertigte Konnektoren für AWS Lambda, Step Functions, SNS, SQS und EventBridge, die es einfach machen, Nachrichten zu routen und Aktionsauslöser basierend auf LLM-Ausgaben zu steuern. Discos modulare Architektur unterstützt benutzerdefinierte Aufgaben, Wiederholungslogik, Fehlerbehandlung und Echtzeitüberwachung via CloudWatch. Es nutzt AWS IAM-Rollen für sichere Zugriffe und bietet integrierte Protokollierung und Nachverfolgung für die Beobachtbarkeit. Perfekt für Chatbots, automatisierte Workflows und agentenbasierte Analyse-Pipelines liefert Disco skalierbare, kosteneffiziente KI-Agenten-Lösungen.

Agent-Squad ist ein modulares Python-Framework, das Teams befähigt, Multi-Agenten-Systeme für komplexe Aufgaben auszuführen, zu konfigurieren und zu betreiben. Es ermöglicht die Definition verschiedener Agentenprofile – wie Datenretriever, Zusammenfasser, Programmierer und Validatoren – die über definierte Kanäle kommunizieren und gemeinsamen Speicher nutzen. Durch die Zerlegung hochrangiger Ziele in Unteraufgaben orchestriert das Framework parallele Prozesse und nutzt LLMs zusammen mit externen APIs, Datenbanken oder eigenen Tools. Entwickler können Workflows in JSON oder Code festlegen, die Agenteninteraktionen überwachen und Strategien anhand integrierter Log- und Bewertungswerkzeuge anpassen. Anwendungsbereiche sind automatisierte Forschunghilfen, Content-Generierung, intelligente QA-Bots und iterative Code-Reviews. Das Open-Source-Design fügt sich nahtlos in AWS-Services ein und ermöglicht skalierbare Deployments.

Amazon Bedrock Agents ermöglichen Entwicklern, Anwendungen zu erstellen, die fortschrittliche KI-Modelle zur Textgenerierung, Datenverarbeitung und Automatisierung von Workflows nutzen. Die nahtlose Integration mit bestehenden Diensten ermöglicht es diesen Agenten, eine Vielzahl von Aufgaben zu übernehmen, darunter Kundenservice, Dokumentenanalyse und personalisierte Empfehlungen, wodurch es Unternehmen erleichtert wird, ihre Abläufe mit KI zu verbessern.

Der Amazon Bedrock Custom LangChain Agent ist eine Referenzarchitektur und ein Code-Beispiel, das zeigt, wie man KI-Agenten durch die Kombination von AWS Bedrock Foundation-Modellen mit LangChain baut. Sie definieren eine Reihe von Tools (APIs, Datenbanken, RAG-Retriever), konfigurieren Agentenrichtlinien und Speicher, und führen mehrstufige Denkprozesse aus. Es unterstützt Streaming-Ausgaben für geringe Latenz bei Nutzererfahrungen, integriert Callback-Handler zur Überwachung und stellt Sicherheit mittels IAM-Rollen sicher. Dieser Ansatz beschleunigt die Bereitstellung intelligenter Assistenten für Kundensupport, Datenanalyse und Workflow-Automatisierung – alles auf der skalierbaren AWS-Cloud.

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.

Der AWS S3 Image Organizer Agent nutzt KI, um Bilder in S3-Buckets zu inspizieren und zu kennzeichnen, indem er zentrale Metadaten und Inhaltsinformationen über OpenAI’s GPT-Modelle extrahiert. Es generiert automatisch Ordnerstrukturen und verschiebt Dateien entsprechend Kategorien wie Landschaften, Portraits, Produkte oder benutzerdefinierte Labels, die in einer Konfigurationsdatei festgelegt sind. Entwickler und DevOps-Ingenieure können es als CLI-Skript ausführen oder in CI/CD-Pipelines integrieren. Es unterstützt die Batch-Verarbeitung von Tausenden von Objekten, benutzerdefinierte Namenskonventionen und granulare Ordnerregeln, um ein sauberes und navigierbares Bilderarchiv zu erhalten.

Die cloudbasierte Plattform von BARR bietet umfassende Lösungen für Cyber-Sicherheit und Compliance, die speziell für innovative Technologie- und Cloud-Service-Anbieter entwickelt wurden. Mit Funktionen, die darauf ausgelegt sind, Sicherheitsprozesse zu optimieren und die Einhaltung von Vorschriften zu gewährleisten, ermöglicht sie es Organisationen, ihre digitalen Vermögenswerte zu schützen. Die Plattform unterstützt Integrationen mit AWS, Microsoft Azure und Google Cloud, was sie vielseitig für verschiedene Unternehmensbedürfnisse macht.