

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

# Agentic AI 框架、平台、协议和工具已启用 AWS
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*Aaron Sempf、Ansley Verzosa 和 Amazon Web Services 的约书亚·塞缪尔 ()AWS*

*2026 年 1 月*（[文件历史记录](doc-history.md)）

Agentic AI 是人工智能、分布式系统和软件工程交汇处的强大范例。这是一类由自主的异步软件代理组成的智能系统，这些代理使用人工智能模型并与工具和资源集成。代理表现出代理权，可以感知背景，理性胜于目标，做出决定，并代表用户或系统采取有针对性的行动。这些代理在分布式环境中独立运行，通常以协作方式运行，旨在通过嵌入式智能、记忆和意图实现委托目标。

然后 AWS，组织可以利用代理人工智能来自动化复杂的工作流程，增强决策流程，并创建响应速度更快的系统。本指南提供有关构建有效的代理人工智能解决方案所必需的关键组件的信息：
+ [框架](frameworks.md)概述了当前的代理人工智能框架，包括对其优势和用例的评论。了解这些框架如何减少模式、协议和工具之间无差别的繁重工作。了解关键选择标准，为您的需求选择合适的框架。
+ [平台](agentic-ai-platforms.md)概述了代理人工智能平台（托管代理、开源编排和混合）以及选择或设计的注意事项。
+ [协议](agentic-protocols.md)探讨了用于代理交互的基本标准化通信协议。 Agent-to-agent协议正在出现，例如开源模型上下文协议 (MCP) 和 Agent2Agent (A2A)，以及其他专有实现。了解常见协议如何使不同的协议实现无缝交互。
+ [工具](tools.md)提供有关基于协议的工具（例如 MCP）、框架原生工具和元工具的信息。Organizations 可以构建一个与其工作流程中的关键系统集成的工具包，从而实现基于终端用户和服务器的代理工作流程。

## 目标受众
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本指南适用于寻求在现代云原生应用程序中利用人工智能驱动的软件代理功能的架构师、开发人员和技术领导者。

## 目标
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本指南可以帮助您执行以下操作：
+ 比较不同的 agentic AI 框架，为您的用例选择最合适的框架。
+ 了解代理人工智能平台，这些平台提供了将单个代理转变为协调的自适应系统的功能。
+ 了解开放协议在构建可持续代理人工智能架构方面的优势。
+ 在构建代理系统时创建适当的工具集成策略。

## 关于此内容系列
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本指南是关于代理人工智能的系列文章的一部分。 AWS要了解更多信息并查看本系列中的其他指南，请参阅 AWS 规范性指导网站上的 [Agentic AI](https://aws.amazon.com/prescriptive-guidance/agentic-ai/)。