Outils rôles d'agent simples et intuitifs

Explorez des solutions rôles d'agent conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

rôles d'agent

  • Un modèle démontrant comment orchestrer plusieurs agents IA sur AWS Bedrock pour résoudre collectivement des flux de travail.
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    Qu'est-ce que AWS Bedrock Multi-Agent Blueprint ?
    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.
    Fonctionnalités principales de AWS Bedrock Multi-Agent Blueprint
    • Cadre d'orchestration multi-agent
    • Rôles d'agents prédéfinis (planificateur, chercheur, exécuteur, évaluateur)
    • Modèles d'invite personnalisables
    • Sélection dynamique de modèles
    • Déploiement via CloudFormation et CDK
    • Journalisation et surveillance via CloudWatch
    • Intégration avec les rôles IAM AWS
    • Exemples de flux de travail étape à étape
  • CybMASDE fournit un cadre Python personnalisable pour simuler et former des scénarios d'apprentissage par renforcement profond multi-agent coopératif.
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    Qu'est-ce que CybMASDE ?
    CybMASDE permet aux chercheurs et développeurs de construire, configurer et exécuter des simulations multi-agent avec apprentissage par renforcement profond. Les utilisateurs peuvent élaborer des scénarios personnalisés, définir des rôles d'agents et des fonctions de récompense, et brancher des algorithmes RL standard ou personnalisés. Le cadre comprend des serveurs d'environnement, des interfaces d'agents en réseau, des collecteurs de données et des utilitaires de rendu. Il supporte l'entraînement parallèle, la surveillance en temps réel et la sauvegarde de modèles. L'architecture modulaire de CybMASDE permet une intégration transparente de nouveaux agents, espaces d'observation et stratégies d'entraînement, accélérant l'expérimentation dans la commande coopérative, le comportement en essaim, l'allocation des ressources et autres cas d'usage multi-agent.
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