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專業gestion des erreurs dans les flux de travail工具

專為高效與穩定性設計的gestion des erreurs dans les flux de travail工具，是實現專業成果的不二選擇。

gestion des erreurs dans les flux de travail

  • AWS Agentic Workflows

    AWS Agentic Workflows 使用 Amazon Bedrock 和 Step Functions 實現動態、多步驟的 AI 驅動任務編排。
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    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。
    AWS Agentic Workflows 核心功能
    • 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
    AWS Agentic Workflows 優缺點

    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。

    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。

  • LangGraph

    LangGraph 使用基於圖形的流水線來協調語言模型，實現模組化的 LLM 聯 Chain、資料處理與多步驟 AI 工作流程。
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    LangGraph 是什麼？
    LangGraph 提供多功能的基於圖形的介面，以協調在複雜 AI 工作流程中的語言模型操作與資料轉換。開發者定義一個圖，圖中的每個節點代表一個 LLM 呼叫或資料處理步驟，而邊則指定輸入與輸出的流程。支援多個模型提供者如 OpenAI、Hugging Face 及自訂端點，使模組化管道的組合與重用變得容易。功能包括結果快取、平行與串行執行、錯誤處理以及內建的圖形視覺化除錯。透過將 LLM 操作抽象成圖節點，簡化多步推理任務、文件分析、聊天機器人流程及其他高階 NLP 應用的維護，加快開發速度並確保擴展性。
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