AWS Bedrock Multi-Agent Collaboration

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AWS Bedrock Multi-Agent Collaboration permite aos desenvolvedores orquestrar vários agentes habilitados por modelos de fundamentação dentro do AWS Bedrock. Ele define papéis de agentes, protocolos de comunicação e compartilhamento de memória para coordenar tarefas. Os agentes podem solicitar informações um do outro, planejar coletivamente e realizar resolução iterativa de problemas. O serviço integra-se ao console, CLI e SDKs do AWS, oferecendo painéis de monitoramento em tempo real para gerenciar fluxos de trabalho e resultados dos agentes.
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May 03 2025
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AWS Bedrock Multi-Agent Collaboration

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AWS Bedrock Multi-Agent Collaboration
AWS Bedrock Multi-Agent Collaboration permite aos desenvolvedores orquestrar vários agentes habilitados por modelos de fundamentação dentro do AWS Bedrock. Ele define papéis de agentes, protocolos de comunicação e compartilhamento de memória para coordenar tarefas. Os agentes podem solicitar informações um do outro, planejar coletivamente e realizar resolução iterativa de problemas. O serviço integra-se ao console, CLI e SDKs do AWS, oferecendo painéis de monitoramento em tempo real para gerenciar fluxos de trabalho e resultados dos agentes.
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Em Destaque

O que é AWS Bedrock Multi-Agent Collaboration?

AWS Bedrock Multi-Agent Collaboration é um recurso de serviço gerenciado que permite orquestrar múltiplos agentes de IA alimentados por modelos de fundamentação para trabalhar juntos em tarefas complexas. Você configura personas de agentes com papéis específicos, define esquemas de mensagens para comunicação e estabelece memória compartilhada para retenção de contexto. Durante a execução, os agentes podem solicitar dados de fontes a jusante, delegar subtarefas e agregar as saídas de uns e outros. Essa abordagem colaborativa suporta loops de raciocínio iterativos, melhora a precisão das tarefas e permite escalabilidade dinâmica dos agentes de acordo com a carga de trabalho. Integrado ao console, CLI e SDKs do AWS, o serviço oferece dashboards de monitoramento para visualizar interações e métricas de desempenho, simplificando o desenvolvimento e a supervisão operacional de fluxos de trabalho inteligentes de múltiplos agentes.

Quem usará AWS Bedrock Multi-Agent Collaboration?

  • Desenvolvedores de IA
  • Cientistas de dados
  • Arquitetos de soluções
  • Arquitetos corporativos
  • Engenheiros de software

Como usar AWS Bedrock Multi-Agent Collaboration?

  • Passo 1: Faça login no Console de Gerenciamento da AWS e abra o AWS Bedrock.
  • Passo 2: Navegue até a seção Multi-Agent Collaboration para definir um novo fluxo de trabalho de múltiplos agentes.
  • Passo 3: Configure os papéis dos agentes e esquemas de comunicação, especificando as responsabilidades e configurações de memória de cada um.
  • Passo 4: Implante os agentes via CLI ou SDKs da AWS e inicie a execução da colaboração.
  • Passo 5: Monitore as interações e o desempenho dos agentes no dashboard do AWS Bedrock.
  • Passo 6: Revise as saídas combinadas e logs, e ajuste a configuração para otimização.

Plataforma

Características e Benefícios Principais de AWS Bedrock Multi-Agent Collaboration

Principais recursos

  • Definição e orquestração de papéis de agentes
  • Esquemas de mensagens entre agentes
  • Gerenciamento de memória compartilhada e contexto
  • Criação e escalonamento dinâmico de agentes
  • Painéis de monitoramento e logs

Os benefícios

  • Colaboração aprimorada para fluxos de trabalho complexos
  • Precisão de tarefas melhorada através de raciocínio coletivo
  • Implantação escalável de múltiplos agentes
  • Orquestração simplificada via console e SDKs
  • Visibilidade em tempo real das interações dos agentes

Principais Casos de Uso & Aplicações de AWS Bedrock Multi-Agent Collaboration

  • Atendimento ao cliente automatizado com agentes especializados
  • Agregação e análise de dados de pesquisa
  • Sumarização de documentos por agentes com múltiplas perspectivas
  • Consulta e elaboração de insights a partir de base de conhecimento empresarial
  • Suporte à decisão complexa em finanças e gerenciamento de riscos

Prós e contras de AWS Bedrock Multi-Agent Collaboration

Prós

Permite colaboração autônoma entre múltiplos agentes de IA.
Facilita a resolução de problemas complexos através da coordenação multiagente.
Melhora a eficiência aproveitando as diversas capacidades dos agentes.
Suporta integração contínua de fluxos de trabalho de IA.

Contras

Potencial complexidade na gestão de interações multi-agentes.
Pode exigir configuração e ajuste significativos para desempenho ideal.
A falta de disponibilidade de código aberto limita a personalização.

Preços de AWS Bedrock Multi-Agent Collaboration

Tem plano gratuitoNo
Detalhes do teste gratuito
Modelo de preços
Cartão de crédito é necessárioNo
Pago a partir de
Tem plano vitalícioNo
Frequência de cobrança
Para os preços mais recentes, visite: https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents-multi-agent-collaboration.html

FAQs sobre AWS Bedrock Multi-Agent Collaboration

Informações da Empresa AWS Bedrock Multi-Agent Collaboration

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Principais Concorrentes e Alternativas de AWS Bedrock Multi-Agent Collaboration?

  • LangChain Agents
  • Google Vertex AI Pipelines
  • Microsoft Semantic Kernel
  • OpenAI function calling
  • IBM Watson Orchestrator

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199.8K
Amazon Bedrock Custom LangChain Agent10.19%
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GraphSignal é um motor de busca de vetores de gráficos alimentado por IA em tempo real para pesquisa semântica e insights de grafo de conhecimento.
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SingularityNET permite acesso contínuo a serviços de IA e fluxos de trabalho de IA descentralizados.
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Frontline é um agente impulsionado por IA para relatórios e gestão de incidentes automatizados.
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Qoder é um assistente de codificação com IA que automatiza planejamento, codificação e testes para projetos de software.
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418.2K
Weaviate18.04%
Weaviate é um banco de dados vetorial de código aberto que facilita o desenvolvimento de aplicações de IA.
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rag-services é um framework de microsserviços de código aberto que permite pipelines de geração aprimorada por recuperação escaláveis com armazenamento vetorial, inferência de LLM e orquestração.
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SPEAR
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SPEAR orquestra e escala pipelines de inferência de IA na borda, gerenciando dados de streaming, implantação de modelos e análises em tempo real.
CV Agents
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CV Agents oferece agentes de IA de visão computacional sob demanda para tarefas como detecção de objetos, segmentação de imagem e classificação.