Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.
Aufbau von Mehrmandantenarchitekturen für agentische KI auf AWS
Aaron Sempf und Tod Golding, Amazon Web Services
Juli 2025 (Geschichte der Dokumente)
Agentic AI stellt einen disruptiven Paradigmenwechsel dar, der Unternehmen dazu zwingt, zu überdenken, wie sie ihre Systeme aufbauen, bereitstellen und betreiben sollen. Das Agentenmodell sieht vor, dass Teams nach neuen Wegen suchen, Systeme in einen oder mehrere Agenten zu zerlegen, die neue Wege, Möglichkeiten und Werte schaffen.
Ein Großteil der Diskussionen auf Agentenebene dreht sich um die Tools, Frameworks und Muster, die zur Erstellung und Implementierung von Agenten verwendet werden. Wir müssen nicht nur gute Tools zur Erstellung von Agenten einsetzen, sondern auch neue Integrationsprotokolle, Authentifizierungsstrategien und Erkennungsmechanismen, die als Grundlage für Agentenarchitekturen dienen können.
Während die Zahl der Agententools wächst, müssen sich die Teams auch Gedanken darüber machen, wie ihre Agenten die traditionelleren Architekturprobleme angehen. Skalierbarkeit, Noisy Neighbor, Resilienz, Kosten und betriebliche Effizienz sind grundlegende Themen, die bei der Entwicklung, Erstellung und Bereitstellung von Agenten berücksichtigt werden müssen. Unabhängig davon, wie autonom und intelligent Agenten sein mögen, müssen wir auch sicherstellen, dass sie Skaleneffekte, Effizienz und Agilität erzielen, die den Geschäftsanforderungen entsprechen.
Ziel dieses Leitfadens ist es, die verschiedenen Dimensionen der Präsenz von Agenten zu untersuchen. Dazu gehören die Untersuchung verschiedener Muster bei der Bereitstellung und Nutzung von Agenten und die Erläuterung verschiedener Strategien für die Erstellung von Agenten, die architektonischen Zielen entsprechen. Es bedeutet auch, zu untersuchen, wie Agenten in einer Umgebung mit mehreren Mandanten genutzt werden könnten, indem interne Konstrukte eingeführt werden, die normalerweise in einer Umgebung mit mehreren Mandanten erforderlich sind.
Zielgruppe
Dieser Leitfaden richtet sich an Architekten, Entwickler und Technologieführer, die KI-gestützte Multi-Tenant-Systeme aufbauen möchten.
Ziele
Dieser Leitfaden hilft Ihnen bei folgenden Aufgaben:
-
Machen Sie sich mit der Bereitstellung von Agenten für mehrere Mandanten vertraut, untersuchen Sie sowohl isolierte als auch gepoolte Modelle und erfahren Sie, wie sich der Mandantenkontext auf die Implementierung von Agenten auswirkt
-
Erfahren Sie mehr über das Agentenmanagement, einschließlich Onboarding, Mandantenisolierung und Ressourcenmanagement in Umgebungen mit einem oder mehreren Anbietern
-
Evaluieren Sie Aspekte von Multi-Tenant-Agenten, einschließlich Datenbesitz, Überwachung und Tests
Über diese Inhaltsserie
Dieser Leitfaden ist Teil einer Reihe von Veröffentlichungen, die Architekturentwürfe und technische Anleitungen für den Aufbau von KI-gesteuerten Softwareagenten enthalten. AWS Die Reihe AWS Prescriptive Guidance umfasst die folgenden Leitfäden:
-
Aufbau von Mehrmandantenarchitekturen für agentische KI auf (dieser Leitfaden) AWS
Weitere Informationen zu dieser Inhaltsreihe finden Sie unter Agentic AI.
