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Erfolgreiche Muster für die Implementierung agentischer KI-Systeme auf AWS
Der Stand der Einführung von KI in Unternehmen
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Kontextuelles Gedächtnis — Systeme, die den Konversationsverlauf und die Benutzerpräferenzen speichern
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Integration von Feedback — Fähigkeit, aus Korrekturen zu lernen und die Leistung zu verbessern
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Workflow-Anpassung — Automatische Anpassung an sich ändernde Geschäftsanforderungen
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Kontinuierliche Verbesserung — Messbare Verbesserung durch Betriebserfahrung
Organizations, die erfolgreiche KI-Implementierungen durchführen, priorisieren häufig Folgendes:
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Nutzung umfassender Partnerökosysteme, anstatt KI-Fähigkeiten eigenständig aufzubauen und zu erforschen
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Lernfähige Systeme statt statischer Tools
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Konzentrieren Sie sich lieber auf Geschäftsergebnisse als auf den Vergleich technischer Merkmale
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Workflow-Integration statt eigenständiger Tools
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Kontinuierliche Anpassung statt einmaliger Implementierung
Diese Muster stimmen mit vielen AWS-Service Funktionen überein, insbesondere mit dem Zugriff auf das Basismodell in Amazon Bedrock, der ereignisgesteuerten Architektur in und der umfassenden Überwachung AWS Lambda, die von Amazon angeboten wird. CloudWatch Weitere Informationen zur Integration von menschlichem Feedback und lernfähigen Systemen finden Sie im Abschnitt Integration von menschlichem Feedback in agentische KI-Systeme in diesem Leitfaden.