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사용자 지정 에이전트

사용자 지정 에이전트는 자연어 입력을 처리하여 통합 도구 호출 기능을 사용하여 복잡한 단계를 자동화하는 지능형 작업입니다. 주로 통합을 도구 인터페이스로 사용하는 동시에 코드를 도구로 사용할 수 있는 확장성과 human-in-the-loop 루프 작업과 같은 기타 기본 작업을 제공합니다. 에이전트는 다운스트림 자동화 단계에 원활하게 통합하도록 최적화된 구조화되고 예측 가능한 출력을 제공합니다.

속성

Custom Agent에서 사용자 지정 모델 사용(자체 Bedrock 모델 사용)

AWS Bedrock에서 호스팅되는 원하는 모델 또는 사용자 지정 미세 조정 모델을 Quick Suite 자동화 워크플로와 통합합니다.

시작하기 전에 다음 요건을 갖추고 있는지 확인하세요.

1단계: 의 세부 지침에 따라 Bedrock 런타임 작업 통합 생성 AWS 서비스 작업 커넥터

2단계: 자동화 그룹 설정

자동화 그룹을 생성하고 통합을 연결합니다.

3단계: 사용자 지정 에이전트 구성

미세 조정된 모델을 사용하도록 사용자 지정 에이전트를 추가하고 구성합니다.

다음 단계

구성이 완료되면 사용자 지정 에이전트는 미세 조정된 모델을 사용하여 사용자가 제공한 지침에 따라 요청을 처리합니다. 이제이 에이전트를 Quick Automate 워크플로에 통합할 수 있습니다.

사용자 지정 에이전트 테스트

사용자 지정 에이전트 테스트를 사용하면 전체 자동화 워크플로와 독립적으로 개별 에이전트를 테스트할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 전체 워크플로를 실행하지 않고도 에이전트 동작을 검증하고, 프롬프트를 디버깅하고, 더 효율적으로 반복할 수 있습니다.

사전 조건

테스트 시작

테스트 실행 모니터링

테스트 실행 중에 화면 오른쪽에 있는 감사 패널의 진행 상황을 모니터링할 수 있습니다. 테스트는 이전의 모든 워크플로 단계를 건너뛰고 선택한 에이전트만 실행합니다. 전체 워크플로 실행과 동일한 로깅 환경을 제공합니다.

테스트 결과 검토

테스트가 완료되면 테스트 패널에서 다음 정보를 검토합니다.

어시스턴트와 함께 빌드와 함께 사용자 지정 에이전트 사용

사용자 지정 에이전트의 현재 원칙은 지속적으로 호출되도록 하려면 특별히 언급해야 한다는 것입니다. 다음은 프롬프트를 표시하는 데 필요한 사항입니다.

- Function names: `use_inline_agent`
- Representation names: "Custom Agent", "Inline Agent" → use `use_inline_agent`
- Generic terms: "agentic skills" → default to `use_inline_agent`

그렇지 않으면 모델이 워크플로를 결정적으로 작성하는 것이 좋습니다.

실제로 적절한 작업을 사용할 수 없는 경우 플래너는 사용자 지정 에이전트를 차선책으로 선택할 수 있습니다. 그러나 워크플로에서 사용자 지정 에이전트를 지속적으로 호출하려면 위의 문구를 프롬프트에 사용하는 것이 좋습니다.

에이전트 사용 사례의 예

사용 사례 1: 이메일 분류 및 할당 에이전트

역할: 이메일 분류 및 할당 에이전트임

지침: 다음 단계를 따릅니다.

사용자 지정 에이전트에서 지식 기반 사용

Amazon Quick Automate에서는 지식 기반을 사용자 지정 에이전트에 연결하여 조직의 문서에 대한 AI 기반 검색 및 질문 답변을 활성화할 수 있습니다. 사용자 지정 에이전트는 빠른 스페이스를 자동화 그룹에 연결하여 해당 스페이스 내의 지식 기반에서 정보를 검색하고 검색할 수 있습니다.

정책 문서의 질문에 답변하거나, 보고서를 요약하거나, 참조 데이터를 기반으로 콘텐츠를 분류하는 등 조직 지식을 참조해야 하는 자동화에 사용합니다.

지식 기반은 의미 체계 검색을 위해 문서를 인덱싱하므로 사용자 지정 에이전트는 전체 파일을 처리하는 대신 가장 관련성이 높은 구절만 검색합니다. 이렇게 하면 특히 대규모 문서 세트에서 더 빠르고 정확하게 검색할 수 있습니다.

사전 조건

자동화 그룹에 스페이스 연결

사용자 지정 에이전트가 지식 기반에 액세스하려면 먼저 해당 지식 기반이 포함된 공간을 자동화 그룹에 연결해야 합니다. 스페이스를 연결하면 자동화 그룹에 해당 스페이스 내의 지식 기반 및 파일에 액세스할 수 있는 권한이 부여됩니다.

스페이스를 자동화 그룹에 연결하려면:

이제 스페이스가 자동화 그룹의 연결 목록에 나타납니다. 이 자동화 그룹의 사용자 지정 에이전트는 연결된 스페이스 내의 지식 기반 및 파일에 액세스할 수 있습니다. 스페이스의 다른 리소스는 자동화에 사용할 수 없습니다.

사용자 지정 에이전트에 지식 추가

스페이스를 자동화 그룹에 연결한 후 해당 스페이스 내의 지식 기반을 사용하도록 사용자 지정 에이전트를 구성할 수 있습니다. 워크플로는 스페이스를 연결한 동일한 자동화 그룹에 있어야 합니다.

사용자 지정 에이전트에 지식을 추가하려면:

이제 사용자 지정 에이전트는 자동화가 실행될 때 선택한 스페이스의 지식 기반에서 콘텐츠를 검색하고 검색할 수 있습니다.

스페이스를 연결하면 해당 스페이스 내의 모든 지식 기반을 에이전트가 자동으로 사용할 수 있게 됩니다. 각 지식 기반을 개별적으로 연결할 필요는 없습니다. 런타임 시 에이전트는 각 지식 기반을 독립적으로 쿼리하고 결과를 응답에 결합합니다.

지식 기반 쿼리에 대한 지침 작성

사용자 지정 에이전트가 지식 기반을 연결하면 지침에 따라 관련 콘텐츠를 자동으로 검색하고 검색합니다. 에이전트가 찾아야 하는 정보 또는 지식 기반 콘텐츠를 사용하는 방법을 명확하게 설명하는 지침을 작성합니다.

모범 사례:

예: 지식 기반이 있는 고객 문의 에이전트

다음 예제에서는 지식 기반을 사용하여 회사 설명서에 따라 고객 문의에 답변하는 사용자 지정 에이전트를 구성하는 방법을 보여줍니다.

설정:

지침:

"""You are a customer support agent.

Task: Answer the customer inquiry using information from the knowledge base.

Instructions:
1. Search the knowledge base for information relevant to the customer's question.
2. Provide a clear, concise answer based on the retrieved content.
3. If the knowledge base does not contain relevant information, respond with:
   "I don't have enough information to answer this question. Please escalate to a human agent."

Constraints:
- Only use information found in the knowledge base. Do not make up answers.
- Keep responses under 200 words.
- Include the source document name when referencing specific information."""

구조화된 출력:

{
  "answer": "The response to the customer inquiry",
  "sourceDocument": "Name of the document used",
  "confidence": "high/medium/low",
  "escalationNeeded": false
}