Utilisation d’Amazon Nova comme modèle de fondation dans un agent d’IA
Pour utiliser les modèles Amazon Nova comme modèle de fondation dans un agent d’IA, vous pouvez utiliser les agents Amazon Bedrock ou appeler un outil avec l’API Converse ou l’API InvokeModel. Amazon Bedrock Agents est un service entièrement géré que vous pouvez utiliser pour créer et configurer des agents autonomes dans votre application. Vous pouvez également utiliser l’API Converse et l’API du modèle Invoke pour vous connecter à d’autres cadres d’agents prêts à l’emploi ou créer votre propre cadre d’agents.
Vous pouvez utiliser des variables d’espace réservé dans les modèles d’invites des agents. Ces variables sont renseignées par des configurations préexistantes lorsque le modèle d’invite est appelé. Pour plus d’informations sur ces variables de remplacement, consultez Utiliser des variables de remplacement dans les modèles d’invites d’agent Amazon Bedrock.
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Utilisation d’Amazon Nova avec les agents Amazon Bedrock
Les modèles Amazon Nova sont activés dans Agents Bedrock et suivent les instructions d’utilisation des agents Amazon Bedrock. Amazon Bedrock Agents est préconfiguré avec des fonctionnalités et des invites clés afin de fonctionner efficacement avec les modèles Amazon Nova. Ces configurations vous permettent de tirer parti des fonctionnalités clés des agents Amazon Bedrock avec un minimum d’effort :
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Agents autonomes : les agents Amazon Bedrock permettent de créer des agents autonomes capables d’effectuer des tâches en fonction des entrées de l’utilisateur et des données de l’organisation sans nécessiter de codage personnalisé approfondi. Cela peut vous faire gagner un temps et des efforts considérables.
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Invocation d’API intégrée : les agents Amazon Bedrock gèrent automatiquement les appels d’API pour répondre aux demandes des utilisateurs, ce qui simplifie l’intégration de services et de sources de données externes.
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Gestion de la mémoire et du contexte : les agents peuvent conserver le contexte, la conversation et la mémoire tout au long des interactions, ce qui permet des conversations plus personnalisées et cohérentes au fil du temps.
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Intégration d’une base de connaissances : vous pouvez associer une base de connaissances à l’agent afin d’améliorer ses performances et sa précision, lui permettant ainsi de fournir des réponses plus pertinentes en fonction des informations stockées.
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Ingénierie de requête et personnalisation des invites : les agents Amazon Bedrock prennent en charge l’ingénierie avancée des invites, permettant aux développeurs de personnaliser le comportement et les réponses de l’agent afin de mieux s’adapter à des cas d’utilisation spécifiques.
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Interpréteur de code : l’interprétation du code permet à votre agent de générer et d’exécuter le code de votre application, et d’en résoudre les problèmes, dans un environnement de test sécurisé.
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Collaboration multi-agents : créez, déployez et gérez plusieurs agents d’IA travaillant ensemble sur des tâches complexes en plusieurs étapes qui nécessitent des compétences spécialisées.
Utilisation d’Amazon Nova avec les API Invoke et Converse
Il est également possible d’utiliser Utilisation des outils (appel de fonction) avec Amazon Nova avec les API Invoke et Converse pour intégrer les modèles Amazon Nova à des frameworks open source ou créer des cadres d’agents d’IA personnalisés. Cela offre une grande flexibilité, mais il est important de noter que l’utilisation directe de l’API signifie que certains aspects sont laissés à votre implémentation ou à votre bibliothèque :
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Stockage des données de conversation/utilisateur : l’API Converse ne conserve aucune entrée utilisateur ni aucun contenu généré, ce qui signifie que votre agent ne peut pas se souvenir des interactions passées. Vous devez transmettre tous les messages passés chaque fois que vous invoquez le modèle.
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Invocation automatique de l’outil : en tant que développeur, vous êtes responsable de la mise en œuvre de l’outil en fonction de la demande du modèle. Cela signifie que vous devez exécuter ou écrire le code qui exécute les fonctionnalités de l’outil et traite les paramètres d’entrée fournis par le modèle. Après avoir exécuté l’outil, vous devez renvoyer les résultats au modèle dans un format structuré.
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Mémoire intégrée : l’API ne dispose pas de capacités de mémoire intégrées, ce qui signifie que votre agent ne peut pas se souvenir des préférences des utilisateurs ou des interactions passées au fil du temps, ce qui peut limiter la personnalisation.
