利用 Amazon Quick 和 NVIDIA NeMo Agent Toolkit 為您的業務構建專業化代理工作流

在當今快速發展的企業中，供應鏈團隊常常面臨數據充足但時間不足的困境。一個供應商延遲可能需要規劃人員檢查採購訂單、庫存、客户承諾、合同規則、物流選項和審批政策，才能決定下一步行動。儀表盤幫助團隊瞭解正在發生的事情，但更難的是將這些信號轉化為可靠的決策工作流，以推薦下一步行動並顯示背後的證據。

本文展示瞭如何將 Amazon Quick 作為業務用户的專業代理工作流前端，並利用 NVIDIA NeMo Agent Toolkit 構建一個供應鏈風險示例。該示例幫助規劃人員從 Amazon Quick 儀表盤和知識上下文轉向引導式緩解建議。

解決方案概述

為解決這一挑戰，我們結合了 Amazon Quick 和 NVIDIA NeMo Agent Toolkit。Amazon Quick 為業務用户提供單一對話工作空間，用於處理結構化數據和企業知識。知識源可包括 Amazon S3、Google Drive、Microsoft SharePoint、Atlassian Confluence 和內部網頁內容。用户可以通過超過 100 個預構建的動作連接器，在第三方系統（如 Microsoft Outlook、Slack、Jira 和 Asana）中執行操作。他們還可以調用通過模型上下文協議 (MCP) 暴露的代理工作流。NVIDIA NeMo Agent Toolkit 是一個開源、框架無關的庫，用於連接、評估、分析和優化代理工作流，與 LangChain、LlamaIndex、CrewAI、Microsoft Semantic Kernel、Google ADK 和自定義 Python 代理等流行框架協同工作。

在此解決方案中，供應鏈分析師使用 Amazon Quick 聊天代理通過 Amazon Quick Sight NeMo Agent Toolkit 工作流診斷問題。該工作流調查中斷，調用供應鏈工具，驗證建議，並向規劃人員返回排名緩解計劃。

架構概述

在此架構中，Amazon Quick 提供業務用户界面、儀表盤上下文、知識訪問和動作觸發。Amazon Bedrock AgentCore 提供 MCP 網關和運行時託管路徑。NeMo Agent Toolkit 擁有後端代理工作流：註冊工具、協調供應鏈調查、捕獲執行軌跡，並支持評估和分析，以便開發人員在生產前改進工作流。

存在兩種用户模式。首先，分析師提出診斷性問題，Amazon Quick 可從儀表盤和 Amazon S3 知識源回答。其次，當分析師詢問下一步行動時，Amazon Quick 調用 NeMo 支持的 MCP 動作。

實施步驟

附帶的存儲庫包含 AWS CloudFormation 模板、部署腳本、示例數據、NeMo Agent Toolkit 工作流插件和 Quick 設置説明。先決條件包括 AWS 賬户、AWS CLI v2、Python 3.11+（用於可選的本地 NeMo 驗證）以及適當的 IAM 權限。

步驟 1：克隆存儲庫 步驟 2：認證到 AWS 步驟 3：部署示例解決方案

部署腳本執行以下任務：部署基礎 CloudFormation 堆棧；將示例數據集和知識文檔上傳到 Amazon S3；使用 AWS CodeBuild 構建並將 NeMo 後端容器鏡像推送到 Amazon ECR；更新 CloudFormation 堆棧以部署 Amazon Bedrock AgentCore Runtime；創建 Amazon Bedrock AgentCore Gateway MCP Lambda 目標；將手動 Amazon Quick 設置值寫入 outputs/quick-setup.txt。

NeMo Agent Toolkit 工作流內部運行

NeMo Agent Toolkit 工作流在 Amazon Bedrock AgentCore Runtime 容器內運行。Amazon Quick 通過 Amazon Bedrock AgentCore Gateway 調用 MCP 動作。網關調用 Lambda 目標適配器，適配器調用運行時端點。容器內，FastAPI 接收 /invocations 請求並加載 NeMo Agent Toolkit 工作流。supply_chain_risk_orchestrator 將以下注冊函數組合成一個工作流，並返回包含證據、軌跡、延遲和評估元數據的排名緩解計劃：po_risk_tool（查找延遲採購訂單和受影響的 SKU）、inventory_exposure_tool（計算供應天數和缺貨風險）、customer_impact_tool（將受限 SKU 映射到客户訂單、收入、優先級和 SLA 暴露）、contract_policy_tool（檢查合同、採購、運費審批和替代規則）、logistics_options_tool（尋找加速、轉移或替代供應商選項）、mitigation_recommendation_tool（排名緩解選項並返回批評檢查）。

NeMo Agent Toolkit 工作流配置以 YAML 定義，使工作流明確且可測試。在生產環境中，示例 CSV 支持的功能應替換為受管數據工具，如 Amazon Athena 查詢、RDS 查詢、ERP API、WMS/TMS API 或其他 MCP 工具。

步驟 4：審查輸出 步驟 5：創建 Amazon Quick Sight 儀表盤 步驟 6：創建 Amazon Quick 知識集成 步驟 7：創建 Amazon Quick Chat 代理並連接 MCP 動作

清理

要避免持續費用，刪除 CloudFormation 堆棧、Amazon Quick 資源和 S3 桶。