使用Amazon Bedrock AgentCore通過NLP構建AI驅動儀表盤自動化代理
本文介紹了一種結合Amazon Bedrock AgentCore、Strands Agents和Amazon Quick的多代理架構解決方案,用於構建安全、可擴展的AI代理,實現儀表盤的智能發現和修改,從而將數據轉化為可執行的業務洞察。
業務分析師在應對不斷變化的業務需求時,經常需要等待數天才能完成儀表盤的修改。傳統流程涉及向IT團隊提交修改請求,IT團隊需要解釋需求、查閲API文檔、理解表結構並部署更改。雖然這種方法保持了適當的監督和質量控制,但在需要快速更新儀表盤時,可能導致多天的週轉時間。
該解決方案結合了Amazon Bedrock AgentCore、Strands Agents和Amazon Quick的功能,提供了一個安全、可擴展且智能的系統,用於構建和運行AI代理,同時將數據轉化為可執行的業務洞察。
解決方案概述
在該方案中,我們採用基於Amazon Bedrock AgentCore和Strands框架的多代理架構。Amazon Bedrock AgentCore是一個代理平台,用於安全地大規模構建、部署和運行高效代理,無需管理基礎設施。它通過智能內存和網關加速代理投入生產,實現安全、受控的工具和數據訪問。該平台提供生產級安全性和動態擴展,並在生產中監控性能和質量。Strands Agents是一個代碼優先的框架,用於構建與AWS服務集成的代理。此外,該方案還使用Amazon Quick,它提供AI驅動的商業智能能力,將分散的數據轉化為所有人的戰略洞察,從而實現更快的決策和更好的業務成果。
該架構由三個專門的代理協同工作:
- 查找儀表盤代理:執行發現操作,包括搜索儀表盤以及從儀表盤和數據集中檢索列元數據。
- 修改儀表盤代理:執行配置更改,通過驗證列、更新表格視覺對象和創建新的儀表盤版本來實現。
- 編排代理:基於意圖分類,將用户請求路由到相應的專用代理。
編排代理作為用户交互的入口點。當用户提交自然語言查詢(如“將lastname添加到測試儀表盤”)時,Amazon Nova將請求分類為對話型或操作型。對話型查詢直接使用Nova的大語言模型能力進行響應。操作型請求通過Strands框架路由到專用代理,驗證更改是否可用,並自主執行修改,同時維護安全控制、審計跟蹤,並保留原始儀表盤以便回滾。
架構組件
架構包括以下組件:
- Amazon Bedrock AgentCore:託管Strands代理編排器和專門的子代理。
- Amazon Nova:提供自然語言處理和推理能力。
- Amazon Quick:儀表盤發現和修改操作的目標服務。
- AgentCore Memory:維護對話上下文和會話狀態。
- Amazon Bedrock AgentCore Observability:記錄代理決策並跟蹤API交互。
實施步驟
要實現用於Quick自助服務的AI代理解決方案,需要完成以下高級步驟:
- 構建代理(查找儀表盤代理、修改儀表盤代理和編排代理)。
- 將代理部署到Amazon Bedrock AgentCore。
- 通過AWS管理控制台測試代理。
前提條件
需要以下前提條件:
- 具有Amazon Bedrock、Amazon Quick和AWS身份和訪問管理權限的AWS賬户。
- 包含現有儀表盤的活躍Amazon Quick賬户。
- 配置IAM權限以授予代理訪問Quick API的權限。
- Python 3.10或更高版本。
- 安裝uv包管理器。
- 配置了適當憑證的AWS CLI。
- Python和AWS服務的基本瞭解。
詳細步驟
步驟1:構建Quick自助服務代理
構建三個核心代理:
1.1 構建查找儀表盤代理
該代理處理儀表盤發現操作。例如,當用户提交自然語言查詢如“顯示名稱為'testing'的報告”時,編排器調用此代理,該代理執行list_dashboards API以檢索儀表盤元數據,根據搜索條件過濾結果,並以結構化格式返回匹配的儀表盤。
該代理提供三種核心能力:支持精確和部分名稱匹配的儀表盤搜索、列出賬户中的可用儀表盤、以及從儀表盤及其底層數據集檢索列信息。每個能力都實現為Strands的@tool函數。
1.2 構建修改儀表盤代理
該代理通過驗證優先的工作流處理儀表盤配置更改。例如,用户請求“將lastname添加到testing儀表盤”。編排器將其路由到修改儀表盤代理,該代理驗證列在數據集模式中存在,檢索完整的儀表盤定義,更新表格視覺對象的字段井,並使用create_dashboard API創建新的儀表盤版本。
該代理支持兩種主要操作:向儀表盤添加列(驗證請求的列存在於數據集中但尚未出現)和從儀表盤刪除列(確認該列當前已顯示)。它不修改現有儀表盤,而是創建具有唯一標識符的新儀表盤,保留原始儀表盤用於審計和回滾。
1.3 創建編排代理
最終組件將查找儀表盤代理和修改儀表盤代理作為Strands框架內的工具進行協調。編排器定義系統提示,指定路由邏輯,並註冊兩個專用代理的工具,以便基於分類意圖調用它們。路由邏輯通過自然語言理解處理多種查詢模式。
通過這種多代理架構,業務分析師現在可以使用自然語言快速修改儀表盤,將數天的等待時間縮短到幾分鐘。該解決方案不僅提高了效率,還通過保留原始儀表盤和提供審計跟蹤確保了合規性和安全性。