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資料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、客戶承諾、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，但更難的是將這些訊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 作為業務使用者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 為業務使用者提供單一對話工作空間，用於處理結構化資料和企業知識。知識源可包括 Amazon S3、Google Drive、Microsoft SharePoint、Atlassian Confluence 和內部網頁內容。使用者可以透過超過 100 個預構建的動作聯結器，在第三方系統（如 Microsoft Outlook、Slack、Jira 和 Asana）中執行操作。他們還可以呼叫透過模型上下文協議 (MCP) 暴露的代理工作流。NVIDIA NeMo Agent Toolkit 是一個開源、框架無關的庫，用於連線、評估、分析和最佳化代理工作流，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 聊天代理透過 Amazon Quick Sight NeMo Agent Toolkit 工作流診斷問題。該工作流調查中斷，呼叫供應鏈工具，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 提供業務使用者介面、儀表盤上下文、知識訪問和動作觸發。Amazon Bedrock AgentCore 提供 MCP 閘道器和執行時託管路徑。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，並支援評估和分析，以便開發人員在生產前改進工作流。

存在兩種使用者模式。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 呼叫 NeMo 支援的 MCP 動作。

實施步驟

附帶的儲存庫包含 AWS CloudFormation 模板、部署指令碼、示例資料、NeMo Agent Toolkit 工作流外掛和 Quick 設定說明。先決條件包括 AWS 賬戶、AWS CLI v2、Python 3.11+（用於可選的本地 NeMo 驗證）以及適當的 IAM 許可權。

步驟 1：克隆儲存庫 步驟 2：認證到 AWS 步驟 3：部署示例解決方案

部署指令碼執行以下任務：部署基礎 CloudFormation 堆疊；將示例資料集和知識文件上傳到 Amazon S3；使用 AWS CodeBuild 構建並將 NeMo 後端容器映象推送到 Amazon ECR；更新 CloudFormation 堆疊以部署 Amazon Bedrock AgentCore Runtime；建立 Amazon Bedrock AgentCore Gateway MCP Lambda 目標；將手動 Amazon Quick 設定值寫入 outputs/quick-setup.txt。

NeMo Agent Toolkit 工作流內部執行

NeMo Agent Toolkit 工作流在 Amazon Bedrock AgentCore Runtime 容器內執行。Amazon Quick 透過 Amazon Bedrock AgentCore Gateway 呼叫 MCP 動作。閘道器呼叫 Lambda 目標介面卡，介面卡呼叫執行時端點。容器內，FastAPI 接收 /invocations 請求並載入 NeMo Agent Toolkit 工作流。supply_chain_risk_orchestrator 將以下注冊函式組合成一個工作流，並返回包含證據、軌跡、延遲和評估後設資料的排名緩解計劃：po_risk_tool（查詢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 對映到客戶訂單、收入、優先順序和 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 支援的功能應替換為受管資料工具，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：建立 Amazon Quick Sight 儀表盤 步驟 6：建立 Amazon Quick 知識整合 步驟 7：建立 Amazon Quick Chat 代理並連線 MCP 動作

清理

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