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다음 단계
이 가이드에서는 기존 소프트웨어 에이전트가 생성형 AI로 구동되는 자율적이고 지능적인 시스템으로 진화하는 것을 나타내는 에이전트 AI의 역사와 기초에 대해 설명했습니다. 초기 소프트웨어 에이전트가 사전 정의된 규칙과 로직을 따라 고정된 경계 내에서 작업을 자동화하는 방법을 설명하고 에이전트가 개방형 환경에서 동적으로 추론, 학습 및 적응할 수 있는 대규모 언어 모델을 통합하여 에이전트 AI가이 기반을 구축하는 방법을 설명했습니다.
이 시리즈의 다음 간행물을 검토하여 에이전트 AI를 자세히 살펴볼 수 있습니다.
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에서 에이전트 AI를 운영하면 AWS 에이전트 AI를 격리된 실험에서 엔터프라이즈 규모의 가치 창출 인프라로 변환할 수 있는 조직 전략을 제공합니다.
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의 에이전트 AI 패턴 및 워크플로 AWS에서는 목표 지향 AI 에이전트를 설계, 구성 및 오케스트레이션하는 데 사용되는 기본 청사진과 모듈식 구문에 대해 설명합니다.
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의 에이전트 AI 프레임워크, 프로토콜 및 도구는 AWS 에이전트 AI 솔루션을 구축할 때 고려해야 할 소프트웨어 기반, 툴킷 및 프로토콜을 다룹니다.
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에서 에이전트 AI용 서버리스 아키텍처를 구축 AWS하면 최신 AI 워크로드의 자연스러운 기반으로서 서버리스 아키텍처에 대해 설명하고에서 AI 네이티브 서버리스 아키텍처를 구축하는 방법을 설명합니다 AWS 클라우드.
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에서 에이전트 AI를 위한 다중 테넌트 아키텍처를 구축 AWS하면 호스팅 고려 사항, 배포 모델 및 컨트롤 플레인을 포함한 다중 테넌트 설정에서 AI 에이전트를 사용하는 방법을 설명합니다.
