- Passo 1: Configure credenciais AWS e configure funções IAM com acesso ao Bedrock
- Passo 2: Instale o SDK AWS para Python e a biblioteca LangChain no seu ambiente
- Passo 3: Defina classes de ferramentas personalizadas (APIs, conectores de banco de dados, recuperadores)
- Passo 4: Inicialize o cliente Bedrock e selecione modelos de fundação
- Passo 5: Crie um agente LangChain com ferramentas, memória e manipuladores de callback
- Passo 6: Invoke agent.run() com entrada do usuário e manipule respostas em streaming
- Passo 7: Monitore logs e refine modelos de prompt ou lógica de ferramentas
- Passo 8: Implante o código do agente como uma função Lambda ou serviço containerizado