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# Modello 2: orchestrazione dell'intelligenza artificiale agentica con Amazon Bedrock
Mentre le aziende cercano di migliorare il coinvolgimento degli utenti, automatizzare i flussi di lavoro ricchi di contenuti e creare assistenti più intelligenti, devono affrontare una serie di sfide comuni:
+ La **generazione di contenuti** è laboriosa, incoerente e lenta (ad esempio, la stesura di testi di marketing, articoli di aiuto, riepiloghi dello stato).
+ **Le interfacce utente** richiedono esperienze conversazionali sempre più personalizzate che gli alberi logici tradizionali non sono in grado di supportare. FAQs
+ **Gli sviluppatori faticano** a integrare più sistemi, recuperare informazioni pertinenti e presentare risposte coerenti e ricche di contesto in tempo reale.
Gli strumenti di automazione tradizionali possono essere rigidi. Seguono regole fisse e non possono adattare i loro risultati in base al contesto, alle sfumature linguistiche o al tono dell'utente.
## Il modello di orchestrazione dell'intelligenza artificiale agentica: flessibile, intelligente, orientato agli obiettivi
Il modello di orchestrazione *agentic AI introduce l'orchestrazione* basata su Large Language Model (LLM) in architetture serverless utilizzando Amazon Bedrock, consentendo ai modelli di base () di: FMs
+ Interpreta le istruzioni in linguaggio naturale.
+ Richiama gli strumenti o APIs se necessario.
+ Risultati fondamentali nella conoscenza aziendale.
+ Genera contenuti strutturati e personalizzati in modo dinamico.
Con gli agenti Amazon Bedrock, l'orchestrazione diventa autonoma e basata sugli obiettivi. L'LLM decide quali strumenti chiamare, quali informazioni recuperare e come formulare una risposta finale. L'approccio agentico basato sugli obiettivi è alla base degli assistenti digitali, delle pipeline di contenuti e delle interfacce intelligenti basati su LLM.
L'architettura di riferimento implementa ogni livello come segue:
+ **Trigger di eventi**: utilizza [Amazon API Gateway](https://docs.aws.amazon.com/apigateway/latest/developerguide/welcome.html) per l'input degli utenti, i messaggi di chatbot o i trigger del flusso di lavoro aziendale
+ **Preelaborazione**: [AWS Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/welcome.html)implementa per formattare l'intento di input e indirizzare l'intento all'agente Amazon Bedrock appropriato
+ **Orchestrazione**: implementa l'agente [Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents.html) per analizzare il prompt, richiamare strumenti (ad esempio, Lambda e dati) e recuperare il contesto della knowledge base APIs
+ **Inferenza**: utilizza l'agente per richiamare l'FM (ad esempio, Anthropic Claude o Amazon Nova Pro) per generare la risposta
+ **Postelaborazione**: utilizza Lambda per registrare, convalidare o arricchire l'output prima della consegna
+ **Output**: fornisce una risposta al Web, all'app o la archivia in [Amazon Simple Storage Service](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/Welcome.html) (Amazon S3) o [Amazon OpenSearch ](https://docs.aws.amazon.com/opensearch-service/latest/developerguide/what-is.html) Service.
## Caso d'uso: generazione automatizzata di contenuti di marketing
Un team di marketing trascorre ore a scrivere riepiloghi dei prodotti, frammenti di ottimizzazione per i motori di ricerca (SEO) e testi di posta elettronica per il lancio di nuovi prodotti in più aree geografiche e lingue. Il copywriting manuale è costoso, lento e incoerente.
In questo caso d'uso, la soluzione di orchestrazione dell'IA generativa prevede i seguenti passaggi:
1. Un addetto al marketing inserisce dettagli minimi sul prodotto, come nome, caratteristiche e mercato di riferimento, tramite un modulo web.
1. API Gateway indirizza l'input a un agente Amazon Bedrock.
1. L'agente esegue le seguenti operazioni:
+ Richiede informazioni su una Knowledge Base per conoscere il tono del marchio, le descrizioni dei prodotti esistenti e le linee guida normative
+ Richiama una funzione Lambda per recuperare i dati di posizionamento competitivo dall'interno APIs
+ Compone una descrizione del prodotto localizzata e coerente con il marchio utilizzando Amazon Nova Pro
1. La copia generata viene restituita tramite l'interfaccia utente e archiviata in Amazon S3 per il controllo della qualità e la distribuzione.
L'intero flusso di lavoro è orchestrato in pochi secondi, con tracciabilità e adattabilità complete.
## Perché l'orchestrazione con Amazon Bedrock Agents è importante
Con Amazon Bedrock Agents, gli sviluppatori definiscono *strumenti e obiettivi*, non flussi di lavoro complessi. L'LLM guida l'orchestrazione utilizzando il linguaggio naturale.
La tabella seguente confronta gli approcci di orchestrazione tradizionali con l'orchestrazione dell'intelligenza artificiale agentica utilizzando Amazon Bedrock Agents.
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| **Challenge** | **Approccio di orchestrazione tradizionale** | **Orchestrazione dell'intelligenza artificiale agentica** |
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| Input non strutturato | Routing manuale | LLMs interpreta il significato e l'intento. |
| Coordinamento degli strumenti | Logica di integrazione codificata | L'agente sceglie gli strumenti in fase di esecuzione. |
| Generazione di contenuti | Impegno umano o modelli | Generazione adattiva e su richiesta. |
| Personalizzazione | Regole statiche o segmenti di utenti | Adattamento semanticamente fondato e in tempo reale. |
## Considerazioni sulla governance per l'orchestrazione LLM
Da un'orchestrazione potente derivano responsabilità. Le imprese che adottano questo modello dovrebbero:
+ Richieste di versione e revisione, strumenti e configurazioni degli agenti.
+ Implementa il grounding utilizzando [Amazon Bedrock Knowledge](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base.html) Bases.
+ Usa i ruoli IAM per controllare l'accesso degli agenti a funzioni e dati.
+ Abilita la registrazione e la moderazione per verificabilità e fiducia.
Utilizzando il modello di orchestrazione generativa dell'intelligenza artificiale basato su Amazon Bedrock, le aziende possono andare oltre i chatbot e i modelli ed entrare nel regno dell'intelligenza contestuale e automatizzata.
Dai contenuti di marketing alle risposte di supporto e alle comunicazioni interne alla documentazione di prodotto, questo modello consente creatività e processi decisionali scalabili. Fornisce l'affidabilità, l'osservabilità e la sicurezza che ci si aspetta negli ambienti cloud aziendali.
## Valore aziendale del modello di orchestrazione generativa dell'IA
Il modello di orchestrazione generativa dell'IA offre valore nelle seguenti aree:
+ **Velocità**: riduce i tempi di creazione di contenuti da ore a secondi
+ **Coerenza**: mantiene il rispetto del tono, delle linee guida e delle politiche in tutte le lingue e in tutti i team
+ **Scalabilità**: consente ai team di piccole dimensioni di supportare le operazioni globali
+ **Agilità**: consente un facile adattamento a nuovi tipi di contenuti o flussi di utenti
+ **Efficienza in termini di costi**: riduce la dipendenza dai processi manuali e abbassa time-to-market