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Agentic AI 模式和工作流程已开启 AWS
Aaron Sempf 和 Andrew Hooker，Amazon Web Services
2025 年 7 月（文档历史记录）
Organizations正在采用大型语言模型 (LLMs) 和软件代理，使用一种名为代理模式的新架构学科来解决动态的多域问题。代理模式是基础蓝图和模块化结构，用于在许多环境中设计和编排以目标为导向的 AI 代理。
目标受众
本指南适用于想要构建超越静态逻辑、符号逻辑和确定性自动化的智能应用程序的架构师、开发人员和产品负责人。
目标
本指南提供了 AI 代理系统的设计框架和实现方法，这些系统可以自主运行，同时保持可控性并与您的目标保持一致。它将事件驱动的架构模式与各种代理替代方案联系起来，演示了如何使用云原生架构构建生产级代理系统。本指南讨论了以下主题：
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代理模式 — 代理模式是可重复使用的设计模板，用于描述各个代理的结构和行为。这包括推理代理、检索增强代理、编码代理、语音接口、工作流程协调器和协作式多代理系统。每种模式都说明了代理如何感知、推理、行为和学习，并映射到这些 AWS 服务模式中。
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法学硕士工作流程 — 工作流程侧重于代理如何使用推理 LLMs 。他们探讨了提示策略和计划机制，并概述了如何 LLMs 不仅用于生成文本，还用于在代理循环中推动结构化、可解释和可靠的行为。
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代理工作流程模式 — 工作流模式描述了多个代理、工具和环境如何相互作用以形成自治系统。这包括任务编排、子代理委派、基于事件的协调、可观察性和控制的模式。这些方面促进了可扩展、可组合和可审计的 AI 架构。
关于此内容系列
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
