L'agent retail AWS Bedrock est une solution de bout en bout montrant comment implémenter un chatbot de vente au détail alimenté par l'IA générative en utilisant les services AWS Bedrock. Il se connecte aux données de catalogue de produits, utilise la génération augmentée par récupération pour des réponses précises et s'intègre avec AWS Lambda et API Gateway pour un déploiement évolutif. Avec des fonctionnalités telles que recommandations personnalisées, vérifications de l'état d'inventaire et création simulée de commandes, il aide les détaillants à améliorer l'engagement client et à rationaliser leurs opérations. Construit en TypeScript et React, il offre un cadre personnalisable pour intégrer des fonctionnalités de chat alimenté par l'IA dans des plateformes e-commerce.

bedrock-agent est un cadre d'IA polyvalent qui s'intègre à la suite de grands modèles de langage d'AWS Bedrock pour orchestrer des flux de travail complexes et axés sur des tâches. Il propose une architecture de plugins pour enregistrer des outils personnalisés, des modules de mémoire pour la persistance du contexte et un mécanisme de raisonnement en chaîne pour une réflexion améliorée. Grâce à une API Python simple et une interface en ligne de commande, il permet aux développeurs de définir des agents pouvant appeler des services externes, traiter des documents, générer du code ou interagir avec les utilisateurs via chat. Les agents peuvent être configurés pour sélectionner automatiquement les outils pertinents en fonction des prompts utilisateur et maintenir un état de conversation entre les sessions. Ce cadre est open-source, extensible et optimisé pour un prototypage rapide et le déploiement d'assistants IA sur des environnements locaux ou AWS cloud.

Disco simplifie le développement d'agents IA sur AWS en fournissant un cadre d'orchestration piloté par événements, qui relie les responses du modèle de langage aux fonctions sans serveur, aux files de messages et aux API externes. Il propose des connecteurs préfabriqués pour AWS Lambda, Step Functions, SNS, SQS et EventBridge, facilitant la redirection des messages et le déclenchement d'actions basées sur les sorties LLM. La conception modulaire de Disco supporte la définition de tâches personnalisées, la logique de retry, la gestion des erreurs et la surveillance en temps réel via CloudWatch. Il utilise des rôles IAM AWS pour un accès sécurisé et offre une journalisation intégrée et une traçabilité pour assurer l'observabilité. Idéal pour chatbots, workflows automatisés et pipelines d'analyse pilotés par agents, Disco fournit des solutions d'agents IA évolutives et rentables.

Agent-Squad est un framework modulaire en Python qui permet aux équipes de concevoir, déployer et exécuter des systèmes multi-agents pour l'exécution de tâches complexes. Au cœur du système, Agent-Squad permet aux utilisateurs de configurer divers profils d'agents—comme récupérateurs de données, résumeurs, codeurs et validateurs—qui communiquent via des canaux définis et partagent un contexte mémoire. En décomposant des objectifs de haut niveau en sous-tâches, le framework orchestre le traitement parallèle et exploite les LLM avec des API externes, des bases de données ou des outils personnalisés. Les développeurs peuvent définir des workflows en JSON ou en code, surveiller les interactions des agents et ajuster les stratégies de façon dynamique à l'aide des outils de journalisation et d'évaluation intégrés. Les applications courantes incluent des assistants de recherche automatisés, des pipelines de génération de contenu, des bots QA intelligents, et des processus de revue de code itératifs. La conception open-source s'intègre parfaitement avec les services AWS, permettant des déploiements évolutifs.

Les agents Amazon Bedrock permettent aux développeurs de créer des applications qui exploitent des modèles d'IA avancés pour générer du texte, traiter des données et automatiser des flux de travail. S'intégrant parfaitement aux services existants, ces agents peuvent effectuer une variété de tâches, y compris le support client, l'analyse de documents et des recommandations personnalisées, facilitant ainsi l'amélioration des opérations des entreprises grâce à l'IA.

L’Amazon Bedrock Custom LangChain Agent est une architecture de référence et un exemple de code montrant comment construire des agents IA en combinant des modèles de fondation AWS Bedrock avec LangChain. Vous définissez un ensemble d’outils (API, bases de données, récupérateurs RAG), configurez des politiques d’agent et de mémoire, et invoquez des flux de raisonnement en plusieurs étapes. Il supporte la sortie en streaming pour des expériences utilisateur à faible latence, intègre des gestionnaires de rappels pour la surveillance, et garantit la sécurité via des rôles IAM. Cette approche accélère le déploiement d’assistants intelligents pour le support client, l’analyse de données et l’automatisation des flux de travail, le tout sur le cloud AWS évolutif.

AWS Bedrock Multi-Agent Blueprint offre un cadre modulaire pour implémenter une architecture multi-agent sur AWS Bedrock. Il inclut un exemple de code pour définir les rôles d'agents — planificateur, chercheur, exécuteur et évaluateur — qui collaborent via des files d'attente de messages partagées. Chaque agent peut invoquer différents modèles Bedrock avec des invites personnalisées et transmettre des sorties intermédiaires aux agents suivants. La journalisation intégrée avec CloudWatch, les modèles de gestion des erreurs et la prise en charge de l'exécution synchrone ou asynchrone illustrent comment gérer la sélection de modèles, les tâches par lots et l'orchestration de bout en bout. Les développeurs clonant le dépôt, configurent les rôles IAM AWS et les points de terminaison Bedrock, puis déploient via CloudFormation ou CDK. Le design open source encourage l'extension des rôles, la mise à l'échelle des agents par tâche, et l'intégration avec S3, Lambda et Step Functions.

L'agent d'organisateur d'images AWS S3 utilise l'IA pour inspecter et étiqueter les images dans les compartiments S3, en extrayant des métadonnées clés et des insights via les modèles GPT d'OpenAI. Il génère automatiquement des structures de dossiers et déplace les fichiers selon des catégories telles que paysages, portraits, produits ou étiquettes personnalisées définies dans un fichier de configuration. Les développeurs et ingénieurs DevOps peuvent l'exécuter en tant que script CLI ou l'intégrer dans des pipelines CI/CD. Il prend en charge le traitement par lots de milliers d'objets, des conventions de nommage personnalisées et des règles de dossier granulaires pour maintenir une archive d'images propre et navigable.

La plateforme cloud de BARR propose des solutions complètes de cybersécurité et de conformité adaptées aux fournisseurs de technologies innovantes et de services cloud. Avec des fonctionnalités conçues pour rationaliser les processus de sécurité et garantir le respect des réglementations, elle permet aux organisations de protéger leurs actifs numériques. La plateforme prend en charge les intégrations avec AWS, Microsoft Azure et Google Cloud, la rendant polyvalente pour divers besoins d'entreprise.

AWS Bedrock Multi-Agent Collaboration est une fonctionnalité de service gérée qui permet d'orchestrer plusieurs agents IA alimentés par des modèles de base pour travailler ensemble sur des tâches complexes. Vous configurez des profils d'agents avec des rôles spécifiques, définissez des schémas de messagerie pour la communication et établissez une mémoire partagée pour la rétention du contexte. Pendant l'exécution, les agents peuvent demander des données à des sources en aval, déléguer des sous-tâches et agréger les résultats des autres. Cette approche collaborative prend en charge des boucles de raisonnement itératives, améliore la précision des tâches et permet une montée en charge dynamique des agents en fonction de la charge de travail. Intégré à la console AWS, CLI et SDKs, le service propose des tableaux de bord de surveillance pour visualiser les interactions des agents et les métriques de performance, simplifiant le développement et la supervision opérationnelle des flux de travail multi-agent intelligents.