View a markdown version of this page

CI/CD dan otomatisasi untuk AI tanpa server - AWS Bimbingan Preskriptif
Kemampuan CI/CD dalam AI tanpa serverCI/CD Alur kerja khas untuk proyek AI tanpa serverCI/CD untuk petunjuk dan agen Amazon BedrockIntegrasi AgentCore dengan jaringan pipa CI/CDLayanan AWS untuk CI/CD perkakasRingkasan CI/CD dan otomatisasi

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

CI/CD dan otomatisasi untuk AI tanpa server

Dalam pengembangan perangkat lunak tradisional, integrasi dan penyebaran berkelanjutan (CI/CD) enables teams to test and release changes rapidly and safely. In serverless AI systems, CI/CDmenjadi lebih penting karena sifat layanan yang sesaat dan didorong oleh peristiwa dan perilaku model dan petunjuk AI yang tidak stabil.

Dari infrastruktur (misalnya AWS Lambda, Amazon API Gateway, dan agen Amazon Bedrock) hingga logika (misalnya, prompt, aliran RAG, dan konfigurasi alat agen), semuanya harus diversi dan diuji. Maka komponen-komponen ini harus digunakan secara konsisten di seluruh lingkungan.

Tanpa menerapkan CI/CD praktik, organisasi menghadapi risiko berikut:

  • Kesalahan manusia meningkat karena manual AWS Identity and Access Management (IAM) atau perubahan yang cepat.

  • Pergeseran model dan infrastruktur terjadi di seluruh development/test/production lingkungan.

  • Menguji kemacetan memperlambat inovasi.

  • Pembaruan yang tidak divalidasi menimbulkan risiko downtime atau perubahan perilaku.

Kemampuan CI/CD dalam AI tanpa server

CI/CD memberikan kemampuan berikut dan manfaat terkaitnya dalam AI tanpa server:

  • Prompt aman dan pembuatan versi agen — Permintaan dan perubahan konfigurasi agen melewati proses peninjauan, pengujian, dan persetujuan.

  • Reproduktifitas infrastruktur — Infrastruktur sebagai kode (IAc) menggunakan AWS Cloud Development Kit (AWS CDK) atau AWS CloudFormation membantu memastikan bahwa lingkungan identik di seluruh tahapan.

  • Pengujian terintegrasi - Jalankan tes cepat, validasi skema, dan pemeriksaan keamanan sebelum penerapan.

  • Persetujuan penerapan otomatis — Gunakan pagar pembatas untuk promosi produksi, termasuk tinjauan manual dan metrik otomatis.

  • Rollback dan audit - Versi yang ditandai memungkinkan rollback cepat dan keterlacakan kepatuhan.

  • Pembaruan berisiko rendah yang sering - Memungkinkan siklus iterasi cepat untuk aplikasi model bahasa besar (LLM) dan penyetelan cepat.

CI/CD Alur kerja khas untuk proyek AI tanpa server

CI/CD Pipeline komprehensif untuk proyek AI tanpa server melibatkan beberapa tahap. Daftar berikut menguraikan setiap tahap CI/CD alur kerja tipikal, termasuk tindakan terkait dan contoh perkakas:

  • Kode dan komit prompt — Pengembang mendorong fungsi Lambda yang diperbarui AWS CDK , kode, atau teks prompt ke Git dengan menggunakan alat GitHub seperti atau. GitLab

  • Build and lint — Validasi sintaks, format prompt, dan penyelarasan skema dengan menggunakan alat seperti ESLintuntuk JavaScript, Blackuntuk Python yamllint, dan validator prompt kustom.

  • Tes unit dan regresi cepat — Jalankan logika lokal dan pengujian unit dan tes respons prompt emas dengan menggunakan pytest, promptfoo, dan perlengkapan khusus.

  • Validasi IAC — Mensintesis dan memvalidasi dan dengan menggunakan AWS CDK dan CloudFormationtemplates . cdk synth cfn–lint

  • Uji integrasi - Terapkan ke pementasan dan panggil alur kerja penuh (misalnya, unggahan Amazon S3 ke agen Amazon Bedrock) dengan menggunakan dan mengejek agen. AWS CodeBuild

  • Persetujuan manual atau auto — Tinjau dampak biaya model dan daftar periksa persetujuan (misalnya, perubahan yang cepat) dengan menggunakan AWS CodePipeline atau gerbang GitHub Tindakan.

  • Terapkan ke produksi — Promosikan tumpukan, perbarui konfigurasi agen Amazon Bedrock, dan publikasikan prompt dengan menggunakan, AWS CodeDeploy AWS CDK, dan antarmuka AWS SAM baris perintah (CLI).

  • Uji asap pasca-penyebaran - Validasi keluaran agen produksi, penangkapan log, dan kesiapan rollback dengan menggunakan Amazon Synthetics dan uji Lambda. CloudWatch

  • Pantau dan amati — Buat dasbor secara otomatis, peringatan biaya, dan monitor penggunaan token dengan menggunakan, log token CloudWatch Amazon Bedrock (melalui CloudWatch), dan. AWS X-Ray

CI/CD untuk petunjuk dan agen Amazon Bedrock

Konfigurasi agen Prompt dan Amazon Bedrock memerlukan penanganan khusus dalam proses CI/CD:

  • Perlakukan prompt sebagai aset berversi dalam kontrol sumber (misalnya,). /prompts/v1/agent-support-en.yaml

  • Sertakan petunjuk dalam kasus uji emas otomatis.

  • Terapkan konfigurasi agen Amazon Bedrock (termasuk alat, instruksi, dan basis pengetahuan URIs) dengan menggunakan templat IAc.

  • Terapkan pembaruan agen Amazon Bedrock hanya jika:

    • Tes regresi cepat lulus.

    • Izin alat cocok dengan templat IAM.

    • Ambang kepercayaan atau validasi hasil Lambda memenuhi kriteria yang dapat diterima.

Pendekatan ini mencegah degradasi prompt senyap dan memastikan perilaku AI generatif yang dapat berulang dalam produksi.

Integrasi AgentCore dengan jaringan pipa CI/CD

Amazon Bedrock AgentCore memperluas CI/CD otomatisasi tradisional dengan memperkenalkan runtime terkelola dan struktur memori untuk penyebaran, pengujian, dan evolusi agen. Pipa tanpa server saat ini mengotomatiskan pengemasan dan penyebaran kode agen (misalnya, melalui AWS CodePipeline,, atau). AWS CodeBuild AWS CDK Namun, AgentCore terintegrasi langsung ke dalam proses ini untuk mengelola status agen, memori, dan konektor alat sebagai bagian dari siklus hidup penerapan.

Poin integrasi utama AgentCore dengan CI/CD jaringan pipa adalah sebagai berikut:

  • Registrasi dan pembuatan versi runtime — Setiap agen yang digunakan dapat didaftarkan dengan AgentCore Runtime, yang menangani penskalaan, perutean, dan orkestrasi siklus hidup. Pendekatan ini menggantikan kebutuhan untuk mempertahankan pendaftar kustom atau logika penemuan layanan dalam alur kerja CI/CD.

  • Snapshot dan promosi memori — Selama pengujian otomatis, AgentCore dapat mempertahankan snapshot memori agen, termasuk konteks atau status yang dipelajari, dan mempromosikannya bersama artefak kode melalui pipeline. Kemampuan ini memungkinkan kontinuitas konteks antara pengembangan, pementasan, dan lingkungan produksi.

  • Manajemen konfigurasi alat — Menggunakan alat AgentCore Gateway, tim dapat menentukan titik integrasi dengan yang lain Layanan AWS (misalnya, Amazon DynamoDB, Amazon S3, Amazon Bedrock FMs, atau EventBridge Amazon) secara deklaratif dalam pipeline yang sama. Kemampuan manajemen konfigurasi ini membantu menyediakan konfigurasi akses yang konsisten dan dapat diaudit.

  • Pengait observabilitas untuk validasi — AgentCore memperlihatkan telemetri bawaan untuk eksekusi agen, memungkinkan pipeline CI/CD untuk secara otomatis memvalidasi kinerja, kualitas penalaran, dan metrik kepatuhan sebelum penerapan.

CodePipeline Penerapan mungkin terdiri dari langkah-langkah berikut:

  1. Buat kode agen baru menggunakan CodeBuild.

  2. Menyebarkan agen ke AgentCore Runtime untuk dieksekusi.

  3. Jalankan pengujian integrasi otomatis yang menggunakan AgentCore Memori untuk bertahan dan membandingkan status di seluruh proses.

  4. Promosikan build yang berhasil ke produksi sambil memperbarui AgentCore registri untuk penemuan dan orkestrasi.

Layanan AWS untuk CI/CD perkakas

CI/CD Implementasi Layanan AWS dukungan berikut untuk AI tanpa server:

Ringkasan CI/CD dan otomatisasi

CI/CD bukan hanya praktik terbaik — ini adalah kebutuhan untuk menskalakan sistem AI yang aman dan andal. Dengan sensitivitas yang cepat, otonomi alat, dan kompleksitas infrastruktur, otomatisasi memberikan beberapa manfaat penting:

  • Siklus inovasi yang lebih cepat dengan risiko yang lebih rendah

  • Pembaruan yang dapat diatur dan dapat diaudit

  • Lingkungan yang stabil di seluruh tim dan wilayah

  • Pengujian terintegrasi untuk logika dan bahasa

Dengan AgentCore terintegrasi ke dalam CI/CD jaringan pipa, penyebaran agen berkembang dari pengiriman kode ke pengiriman kemampuan berkelanjutan. Penalaran, memori, dan status menjadi aset yang dapat diterapkan kelas satu dalam sistem AI tanpa server modern.

Dengan menerapkan DevOps prinsip pada arsitektur asli AI, perusahaan dapat membawa AI ke produksi secara bertanggung jawab, cepat, dan dalam skala besar.