O Amazon Bedrock Custom LangChain Agent é uma arquitetura de referência e um exemplo de código que mostra como construir agentes de IA combinando modelos de fundação da AWS Bedrock com o LangChain. Você define um conjunto de ferramentas (APIs, bancos de dados, recuperadores RAG), configura políticas de agente e memória, e invoke fluxos de raciocínio de múltiplas etapas. Suporta saídas em streaming para experiências de baixa latência, integra manipuladores de callbacks para monitoramento e garante segurança via funções IAM. Essa abordagem acelera o deployment de assistentes inteligentes para suporte ao cliente, análise de dados e automação de fluxo de trabalho, tudo na nuvem escalável da AWS.

Functionary fornece uma maneira declarativa de registrar ferramentas personalizadas — funções JavaScript que encapsulam chamadas de API, consultas a bancos de dados ou lógica de negócios. Ela encapsula uma interação com um modelo de linguagem grande (LLM) para analisar os prompts do usuário, determinar quais ferramentas executar e fazer o parse das saídas das ferramentas de volta para respostas conversacionais. O framework suporta memória, manipulação de erros e encadeamento de ações, oferecendo hooks para pré e pós-processamento. Desenvolvedores podem criar rapidamente agentes capazes de orquestração dinâmica de funções sem boilerplate, aprimorando o controle sobre fluxos de trabalho movidos a IA.

O agente LangGraph combina LLM com uma memória estruturada em grafo para construir agentes autônomos que podem lembrar fatos, raciocinar sobre relações e chamar funções ou ferramentas externas quando necessário. Os desenvolvedores definem esquemas de memória como nós e arestas do grafo, conectam ferramentas ou APIs personalizadas e gerenciam fluxos de trabalho do agente através de planejadores e executores configuráveis. Essa abordagem melhora a retenção do contexto, permite decisões baseadas em conhecimentos e suporta invocação dinâmica de ferramentas em várias aplicações.