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# 后续步骤
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本指南讨论了代理人工智能的历史和基础，代理人工智能代表了传统软件代理向由生成式人工智能提供支持的自主智能系统的演变。它描述了早期的软件代理如何遵循预定义的规则和逻辑在固定边界内自动执行任务，并解释了代理人工智能如何通过整合大型语言模型在此基础上构建，使代理能够在开放式环境中动态推理、学习和适应。

您可以通过查看本系列中的以下出版物来深入探索 agentic AI：
+ [在上面实施代理人工智能 AWS](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/strategy-operationalizing-agentic-ai/)提供了一种组织策略，可以将代理人工智能从孤立的实验转变为企业规模的创造价值的基础架构。
+ [上的 Agentic AI 模式和工作流程 AWS](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/agentic-ai-patterns/)讨论了用于设计、撰写和编排以目标为导向的 AI 代理的基础蓝图和模块化结构。
+ [上 AWS面的 Agentic AI 框架、协议和工具涵盖了在](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/agentic-ai-frameworks/)构建 Agentic AI 解决方案时需要考虑的软件基础、工具包和协议。
+ [为代理人工智能构建无服务器架构 AWS](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/agentic-ai-serverless/)讨论了作为现代 AI 工作负载自然基础的无服务器架构，并描述了如何在中构建 AI 原生无服务器架构。 AWS 云
+ [为代理人工智能构建多租户架构 AWS描述了在](https://docs.aws.amazon.com/prescriptive-guidance/latest/agentic-ai-multitenant/)多租户环境中使用人工智能代理的情况，包括托管注意事项、部署模型和控制平面。