Amazon Bedrock Custom LangChain Agent — это эталонная архитектура и пример кода, показывающие, как создавать AI-агентов, объединяя базовые модели AWS Bedrock с LangChain. Вы определяете набор инструментов (API, базы данных, RAG-обозреватели), настраиваете политики агента и память, вызываете многоступенчатые цепочки рассуждений. Поддерживает потоковую выдачу для снижения задержек, интегрирует обработчики обратных вызовов для мониторинга и обеспечивает безопасность через роли IAM. Такой подход ускоряет развертывание интеллектуальных помощников для поддержки клиентов, анализа данных и автоматизации рабочих процессов — все на масштабируемом облаке AWS.

Functionary предоставляет декларативный способ регистрации пользовательских инструментов — JavaScript-функций, реализующих вызовы API, запросы к базам данных или бизнес-логику. Она оборачивает взаимодействие с LLM для анализа пользовательских запросов, определения, какие инструменты использовать, и парсинга их выводов обратно в диалоговые ответы. Фреймворк поддерживает память, обработку ошибок и цепочку действий, предлагая хуки для предварительной и последующей обработки. Разработчики могут быстро запускать агентов, способных к динамической оркестровке функций без шаблонного кода, что повышает контроль над рабочими процессами на базе ИИ.

Агент LangGraph объединяет LLM с памятью в виде графа для создания автономных агентов, которые могут запоминать факты, рассуждать о связях и вызывать внешние функции или инструменты по необходимости. Разработчики определяют схемы памяти как узлы и ребра графа, подключают пользовательские инструменты или API и управляют рабочими процессами агента с помощью настраиваемых планировщиков и исполнителей. Этот подход улучшает удержание контекста, позволяет принимать решения на основе знаний и поддерживает динамический вызов инструментов в различных приложениях.