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# 模式 2：使用 Amazon Bedrock 進行代理式 AI 協調
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隨著企業尋求改善使用者參與度、自動化內容繁重的工作流程，以及建置更智慧的助理，他們面臨一組常見的挑戰：
+ **內容產生**是人力密集、不一致和緩慢的 （例如，撰寫行銷文案、說明文章、狀態摘要）。
+ **使用者介面**需要越來越個人化的對話體驗，傳統邏輯樹和FAQs無法支援。
+ **開發人員很難**整合多個系統、擷取相關資訊，以及即時呈現一致且內容豐富的回應。

傳統自動化工具可以是剛性的。他們遵循固定規則，無法根據內容、語言細微程度或使用者語氣來調整輸出。

## 代理式 AI 協同運作模式：靈活、智慧、目標驅動
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*代理式 AI 協同運作*模式使用 Amazon Bedrock 將大型語言模型 (LLM) 型協同運作引入無伺服器架構，讓基礎模型 (FMs) 能夠：
+ 解譯自然語言提示。
+ 視需要叫用工具或 APIs。
+ 以企業知識為基礎的接地輸出。
+ 動態產生結構化、量身打造的內容。

使用 Amazon Bedrock 代理程式時，協同運作會變得自主且以目標為導向。LLM 會決定要呼叫哪些工具、要擷取哪些資訊，以及如何制定最終回應。代理式目標驅動方法是 LLM 支援的數位助理、內容管道和智慧型界面的基礎。

參考架構實作每一層，如下所示：
+ **事件觸發** - 使用 [Amazon API Gateway](https://docs.aws.amazon.com/apigateway/latest/developerguide/welcome.html) 進行使用者輸入、聊天機器人訊息或業務工作流程觸發
+ **預先處理 **- 實作 [AWS Lambda](https://docs.aws.amazon.com/lambda/latest/dg/welcome.html)來格式化輸入，並將意圖路由至適當的 Amazon Bedrock 代理程式
+ **協調 **- 部署 [Amazon Bedrock 代理](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents.html)程式以剖析提示、叫用工具 （例如 Lambda 和資料 APIs)，以及擷取知識庫內容
+ **推論** - 使用代理程式調用 FM （例如 Anthropic Claude 或 Amazon Nova Pro) 來產生回應
+ **後處理 **- 使用 Lambda 在交付前記錄、驗證或充實輸出
+ **輸出** - 將回應傳送到 Web、應用程式，或將其存放在 [Amazon Simple Storage Service](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/Welcome.html) (Amazon S3) 或 [Amazon OpenSearch Service](https://docs.aws.amazon.com/opensearch-service/latest/developerguide/what-is.html) 中。

## 使用案例：自動產生行銷內容
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行銷團隊花費數小時撰寫產品摘要、搜尋引擎最佳化 (SEO) 程式碼片段，以及跨多個區域和語言推出新產品的電子郵件副本。手動複製寫入非常昂貴、緩慢且不一致。

在此使用案例中，生成式 AI 協同運作解決方案包含下列步驟：

1. 行銷人員透過 Web 表單輸入最少的產品詳細資訊，例如名稱、功能和目標市場。

1. API Gateway 會將輸入路由至 Amazon Bedrock 代理程式。

1. 代理程式會執行下列動作：
   + 查詢品牌基調、現有產品描述和法規指導方針的知識庫
   + 叫用 Lambda 函數，從內部 APIs 擷取競爭定位資料
   + 使用 Amazon Nova Pro 撰寫當地語系化且品牌一致的產品描述

1. 產生的複本會透過 UI 傳回，並封存在 Amazon S3 中，以確保品質保證和分發。

此整個工作流程以秒為單位進行協調，具有完整的可追蹤性和適應性。

## 為什麼使用 Amazon Bedrock 代理程式協同運作很重要
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透過 Amazon Bedrock Agents，開發人員可以定義*工具和目標*，而不是複雜的工作流程。LLM 使用自然語言驅動協同運作。

下表將傳統協同運作方法與使用 Amazon Bedrock Agents 的代理程式 AI 協同運作進行比較。


| 
| 
| **挑戰** | **傳統協同運作方法** | **代理式 AI 協同運作** | 
| --- |--- |--- |
| 非結構化輸入 | 手動路由 | LLMs 解釋意義和意圖。 | 
| 工具協調 | 硬式編碼整合邏輯 | 客服人員在執行時間選擇工具。 | 
| 產生內容 | 人力工作或範本 | 隨需和適應性產生。 | 
| 個人化 | 靜態規則或使用者區段 | 語意基礎和即時適應。 | 

## LLM 協同運作的控管考量
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強大的協同運作是責任。採用此模式的企業應該：
+ 版本和檢閱提示、工具和代理程式組態。
+ 使用 [Amazon Bedrock 知識庫](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base.html)實作接地。
+ 使用 IAM 角色來控制代理程式對函數和資料的存取。
+ 啟用可稽核性和信任的記錄和管制。

透過使用採用 Amazon Bedrock 技術的生成式 AI 協同運作模式，企業可以超越聊天機器人和範本，並進入情境式自動化智慧領域。

從行銷內容到支援回應和內部通訊，再到產品文件，此模式可實現可擴展的創造力和決策。它提供企業雲端環境中預期的可靠性、可觀測性和安全性。

## 生成式 AI 協同運作模式的商業價值
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生成式 AI 協同運作模式會在下列區域中提供值：
+ **速度** – 將建立內容的周轉時間從幾小時縮短為幾秒鐘
+ **一致性** – 維持對語言和團隊的基調、指導方針和政策的遵循
+ **可擴展性** – 讓小型團隊支援全球營運
+ **敏捷性** – 可輕鬆適應新的內容類型或使用者流程
+ **成本效益** - 減少對手動程序的依賴，並縮短time-to-market