AWS Agentic Workflows 提供設計、部署和監控 AI 驅動工作流程的框架。它整合 Amazon Bedrock 模型、AWS Step Functions、Lambda 和 CloudWatch，來自動化複雜、多代理任務，內建錯誤處理和擴展性。
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AWS Agentic Workflows
AWS Agentic Workflows 提供設計、部署和監控 AI 驅動工作流程的框架。它整合 Amazon Bedrock 模型、AWS Step Functions、Lambda 和 CloudWatch，來自動化複雜、多代理任務，內建錯誤處理和擴展性。
精選
AWS Agentic Workflows 是什麼？
AWS Agentic Workflows 是一個無伺服器編排框架，允許您將 AI 任務串接成端對端的工作流程。利用 Amazon Bedrock 的基礎模型，您可以調用 AI 代理進行自然語言處理、分類或自訂任務。AWS Step Functions 管理狀態轉換、重試和平行執行。Lambda 函數可以預處理輸入和後處理輸出。CloudWatch 提供日誌和指標，用於即時監控和除錯。開發者可在毫無伺服器或基礎建設管理的情況下建立可靠且可擴展的 AI 管道。
誰會使用 AWS Agentic Workflows？
- AI 開發者
- 資料工程師
- 解決方案架構師
- DevOps 工程師
- 企業架構師
如何使用 AWS Agentic Workflows？
- 步驟一：登入 AWS 管理控制台並導航至 Agentic Workflows 研習營。
- 步驟二：複製包含 CloudFormation 範本和範例程式碼的 Git 儲存庫。
- 步驟三：部署提供的 CloudFormation 堆疊以建立 Amazon Bedrock、Step Functions、Lambda 與 IAM 角色。
- 步驟四：調整狀態機定義以包含您的 AI 任務和模型呼叫。
- 步驟五：更新 Lambda 函數以執行您的資料預處理與後處理邏輯。
- 步驟六：透過 API Gateway 或 SDK 呼叫工作流程以啟動 AI Agentic 工作流程。
- 步驟七：在 AWS CloudWatch 監控執行狀況、日誌和指標，並根據需要進行調整。
平台
- web
- mac
- windows
- linux
AWS Agentic Workflows 的核心特徵與益處
主要功能
- 多步驟工作流程編排
- 與 Amazon Bedrock 模型整合
- 使用 AWS Step Functions 管理狀態
- 利用 AWS Lambda 實現無伺服器執行
- 自動重試與錯誤處理
- 實時監控 CloudWatch
優點
- 降低手動編排的努力
- 按需自動擴展
- 內建可靠性與重試機制
- 支援複雜、多分支的 AI 管道
- 最小化基礎架構管理
- 提供端對端的可見性
AWS Agentic Workflows 的主要使用案例與應用
- 自動化客戶支援工單分類
- 內容生成與編輯流程
- 資料豐富化與分析管道
- IT 故障偵測與修復
- 電商訂單流程之 AI 驗證
AWS Agentic Workflows 的優點與缺點
優點
提供如何使用AWS服務構建AI代理工作流的全面指導。
利用可擴展且安全的AWS基礎設施。
幫助開發者實現自主AI功能。
提供實用的示範和模板以便快速開始。
缺點
不是獨立產品，而是工作坊/教程。
沒有直接的開源代碼或GitHub倉庫連結。
可能需要AWS帳戶並熟悉AWS服務。
使用費用取決於所消耗的AWS服務。
AWS Agentic Workflows 的常見問答
AWS Agentic Workflows 公司信息
- Amazon Web Services
AWS Agentic Workflows 的分析
訪問隨時間變化
每月訪問次數
74.7k
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跳出率
33.84%
Aug 2025 - Oct 2025 所有流量
地理位置
前 5 區域
United States
35.96%
Japan
12.9%
United Kingdom
10.23%
India
6.77%
Korea, Republic of
5.15%
Aug 2025 - Oct 2025 全球桌面版
流量來源
Direct
55.78%
Search
30.77%
Referrals
10.76%
Social
1.59%
Paid Referrals
0.96%
Mail
0.06%
Aug 2025 - Oct 2025 桌面版
AWS Agentic Workflows 評論
5/5
AWS Agentic Workflows 的主要競爭對手和替代方案？
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- Google Cloud AI Workflows
- Hugging Face AutoGen
- LangChain
- n8n
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