Эффективные rôles d'agent решения

Используйте rôles d'agent инструменты с высокой производительностью для успешной работы.

rôles d'agent

  • Шаблон, демонстрирующий, как оркестрировать нескольких AI-агентов на AWS Bedrock для совместного решения рабочих процессов.
    0
    0
    Что такое AWS Bedrock Multi-Agent Blueprint?
    AWS Bedrock Multi-Agent Blueprint обеспечивает модульную основу для реализации архитектуры с несколькими агентами на AWS Bedrock. В ней есть пример кода для определения ролей агентов — планировщика, исследователя, исполнителя и оценщика — которые взаимодействуют через общие очереди сообщений. Каждый агент может вызывать различные модели Bedrock с пользовательскими подсказками и передавать промежуточные результаты последующим агентам. Встроенное ведение журнала с помощью CloudWatch, схемы обработки ошибок и поддержка синхронного или асинхронного выполнения показывают, как управлять выбором моделей, пакетными задачами и полной оркестровкой. Разработчики могут клонировать репозиторий, настроить роли AWS IAM и конечные точки Bedrock, а затем развернуть через CloudFormation или CDK. Открытая архитектура поощряет расширение ролей, масштабирование агентов по задачам и интеграцию с S3, Lambda и Step Functions.
    Основные функции AWS Bedrock Multi-Agent Blueprint
    • Модульная рамка оркестрации с несколькими агентами
    • Предопределенные роли агентов (планировщик, исследователь, исполнитель, оценщик)
    • Настраиваемые шаблоны подсказок
    • Динамический выбор моделей
    • Развертывание через CloudFormation и CDK
    • Логирование и мониторинг через CloudWatch
    • Интеграция с ролями AWS IAM
    • Образцы сквозных рабочих процессов
  • CybMASDE предоставляет настраиваемую Python-рамочную среду для моделирования и обучения сценариев кооперативного многопользовательского глубинного обучения с подкреплением.
    0
    0
    Что такое CybMASDE?
    CybMASDE позволяет исследователям и разработчикам создавать, настраивать и запускать многопользовательские симуляции с глубоким обучением с подкреплением. Пользователи могут создавать пользовательские сценарии, определять роли агентов и функции вознаграждения, а также подключать стандартные или пользовательские алгоритмы RL. В рамках включены серверы окружения, интерфейсы сетевых агентов, сборщики данных и инструменты визуализации. Поддерживается параллельное обучение, мониторинг в реальном времени и контроль точек моделей. Модульная архитектура CybMASDE обеспечивает бесшовную интеграцию новых агентов, наблюдательных пространств и стратегий обучения, что ускоряет эксперименты в областях кооперативного управления, поведения ройов, распределения ресурсов и других сценариях многопользовательских систем.
Рекомендуемые