Agent 管理救星！立即试用 Amazon Bedrock 的多 Agents 协作功能

随着任务复杂性的增加，管理多个 Agents 的技术挑战随之而来。如何解决？ **亚马逊云科技正式推出 [Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/cn/bedrock/?trk=cndc-detail) 的多 Agents 协作功能（预览版），让您可以构建、部署和管理多个人工智能 Agents，共同执行需要专业技能的复杂多步骤任务。** 借助 [Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/cn/bedrock/?trk=cndc-detail) 上完全托管的多 Agents 协作功能，专业 Agent 可在主管 Agent 协调下，专注其专业领域内的工作。主管分解请求、委派任务，并将输出合并为最终响应。 [Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/cn/bedrock/?trk=cndc-detail) Agents 在后台管理协作、通信和任务委派，确保 Agent 协同工作，**实现更高的任务成功率、准确性以及工作效率**。在内部基准测试中，多 Agents 协作与处理复杂多步骤任务的单 Agent 系统相比已有显著改进。 ### **Amazon Bedrock 多 Agents 协作的亮点** 构建有效的多 Agents 协作系统，其关键挑战是管理大规模协调多个专业 Agents 的复杂性和开销。 [Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/cn/bedrock/?trk=cndc-detail) 通过多项关键功能和优化，**简化构建、部署和协调有效多 Agents 协作系统的流程，同时解决效率问题：** * **快速设置功能**——无需复杂编码，即可在几分钟内创建、部署和管理协同工作的人工智能 Agent。 * **可组合性**——将现有 Agent 作为子 Agent 集成到更大的 Agent 系统中，使其能够无缝协作，以处理复杂的工作流程。 * **高效的 Agent 间通信**——主管 Agent 可以使用一致接口与子 Agent 进行交互，支持并行通信，从而更有效地完成任务。 * **优化的协作模式**——可选择主管模式和兼容路由模式的主管。路由模式下，主管 Agent 可绕过完整编排，将简单请求直接路由到专门的子 Agent。对于复杂查询或未检测到明确意图时，会自动退回完全主管模式，在该模式下，主管 Agent 会根据需要分析、分解问题并协调多个子 Agents。 * **集成的跟踪和调试控制台**——使用集成的跟踪和调试控制台，在后台对多 Agents 交互进行可视化和分析。 这些功能共同协作，提高多 Agents 协作框架在处理复杂现实问题方面的协调能力、通信速度和整体效率。 下文将向您介绍如何使用 [Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/cn/bedrock/?trk=cndc-detail) 中的多 Agents 协作。 ### **使用 Amazon Bedrock 中的多 Agents 协作** 本演示会创建**社交媒体活动经理** Agent，其由创建帖子的**内容策略** Agent 和优化其时机及覆盖范围的**参与度预测** Agent 组成。下图显示正在创建的 Agent 团队以及此情况下多 Agents 协作的工作原理。  首先，可以使用 [Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/cn/bedrock/?trk=cndc-detail) 控制台或 API，只需几个步骤即可创建主管 Agent 和关联专家子 Agent。 #### **创建子 Agent** 首先，使用现有的 Agent 生成器工作流程创建两个子 Agent。打开 [Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/cn/bedrock/?trk=cndc-detail) 控制台，在左侧导航面板中选择 Agent，然后选择创建 Agent。创建一个 Agent，并命名为内容策略师，这是提出社交媒体内容创意的 Agent。请注意启用 Agent 以进行多 Agents 协作的新选项。暂时不选中此选项；需要稍后为主管 Agent 启用此选项。接下来选择创建。  在 Agent 生成器对话框中，选择创建和使用新的服务角色，选择 Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet v2 作为模型，并为 Agent 提供以下说明： > 您是一位社交媒体内容策略师，在将业务目标转化为引人入胜的社交帖子方面具有专业知识。您的任务是生成符合特定活动目标和目标受众的品牌内容创意。每项建议都应包括主题、内容类型（图像/视频/文本/投票）、特定文案和相关的主题标签。注重多样性和真实性，并确保每篇文章都符合战略目的。 再创建并附加包含高性能帖子模板的知识库。与任何其他 Agent 一样，您也可以配置其他设置，例如用于执行任务、启用代码解释或添加护栏的操作组。将所有其他设置保留为默认值。  然后选择保存并退出。 重复这些步骤，创建第二个 Agent，并将其命名为参与度预测器，该 Agent 可以预测社交媒体的发布效果和最佳发布时间。对于该 Agent 提供以下说明： > 您是一位社交媒体分析专家，可以预测帖子的效果和最佳时机。对于每个内容创意，根据内容类型、行业基准和受众行为模式分析潜在的覆盖面和参与度。您的任务是估算覆盖面、参与率，并确定最佳发布时间（天/小时）。通过数据驱动的推理和行业特定见解来支持每项预测。关注可操作的指标，以大幅提高活动影响力。 再创建并附加知识库，其中包含特定平台的峰值参与时间、行业基准指标以及用于预测和优化社交媒体帖子效果的内容绩效乘数。再次选择保存并退出。 现在有两个专家子 Agent。  继续操作之前，分别测试每个 Agent，确认其功能后，为每个 Agent 创建一个别名。这种方法将简化将来创建主管 Agent 的流程。 #### **创建主管 Agent 和关联子 Agent** 接下来，创建主管 Agent。将此 Agent 命名为社交媒体活动经理，该 Agent 将内容策略 Agent 和参与度预测 Agent 的输出整合到全面的活动计划中。 这次打开启用多 Agents 协作，然后选择创建。  在 Agent 生成器对话框中，再次选择创建和使用新的服务角色，选择 Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet v2 作为模型，并为 Agent 提供以下说明： > 您是一位战略活动经理，负责协调社交媒体活动，包括概念到执行。  再创建并附加知识库，其中包含一系列经过验证的活动模板、内容混合比率和跨平台发布要求。 接下来向下滚动到多 Agents 协作，然后选择编辑。  因为开始创建 Agent 时就已启用多 Agents 协作的选项，所以此时应该已选中开启该选项。  然后，您可以在两种协作配置之间进行选择，这两种配置决定 Agent 团队如何处理信息以协调最终响应。 **主管模式下，主管 Agent 分析输入，分解复杂问题或解释请求**。然后，以串行或并行方式调用子 Agent，可能会查阅知识库或调用操作组。收到子 Agent 的回复后，主管 Agent 对其进行处理，以确定问题是否已解决或是否需要采取进一步行动。 或者，**在兼容路由模式的主管中，主管 Agent 首先尝试将简单请求直接路由到相关的子 Agent，然后其响应转发给用户**。对于复杂或模糊的输入，系统会切换到主管模式，在此模式下，主管 Agent 会分解问题或询问后续问题，然后再进行与标准主管模式类似的操作。这种方法允许在单个框架内高效处理简单和复杂的查询。 本文演示选择主管模式。 最后一步，在 Agent 协作者中添加子 Agent，以关联两个子 Agent。提供每个 Agent 的合作者名称以及合作者指令。 选择内容策略师 Agent，并提供内容策略师这一合作者名称以及以下说明： > 您可以调用此 Agent，以执行社交媒体内容策略任务，例如将业务目标转换为引人入胜的社交帖子。该 Agent 生成符合特定活动目标和目标受众的品牌内容创意。  然后选择添加合作者，选择参与度预测器 Agent，并提供参与度预测器这一合作者名称，以及以下说明： > 您可以调用此 Agent 进行社交媒体分析，以预测帖子效果和最佳时机。  注意：启用对话历史记录共享允许主管 Agent 将用户交互的完整上下文传递给子 Agent。这有助于保持一致性并避免重复提问，尤其是在 Agent 之间路由或切换时。请记住，这可能会将更简单的子 Agent 与复杂的任务历史记录混淆。建议您在需要连续性时启用此功能，在专注于任务简化或使用专业 Agent 时将其禁用。本文演示时将其禁用。 选择保存并完成 Agent 生成器工作流程。 #### **测试多 Agents 协作** 准备好社交媒体活动经理 Agent，然后选择测试。 使用以下输入提示： > 为 EcoTech 的新太阳能电池板发布创建为期两周的社交活动。目标：B2B（设施经理、可持续发展总监）要点：效率提高 30％，经过人工智能优化，2 年投资回报率需求：每周在 LinkedIn/Twitter 上发布 4 篇文章（40％ 为教育类，30％ 为产品类，30％ 为思想领导力）。 返回响应后，选择显示跟踪以检查工作流程。通过多 Agents 协作跟踪时间表，您可以观察到每个子 Agent 都已调用。您还可以检查跟踪步骤，以查看编排的详细信息。  在 [Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/cn/bedrock/?trk=cndc-detail) Agents 示例 GitHub 存储库中，您可以找到更多有关如何使用 [Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/cn/bedrock/?trk=cndc-detail) Agents 和新多 Agents 协作功能的示例。 > **[Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/cn/bedrock/?trk=cndc-detail) Agents 示例 GitHub 存储库：** > > https\://github.com/awslabs/amazon-bedrock-agent-samples/tree/main?trk=cndc-detail ### **立即试用预览版** [Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/cn/bedrock/?trk=cndc-detail) 中的多 Agents 协作现已在支持 [Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/cn/bedrock/?trk=cndc-detail) Agents 的所有亚马逊云科技区域提供预览版，Amazon GovCloud（美国西部）除外。 您可查看完整区域列表，了解将来可用区域的更新。点击下方链接访问 [Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/cn/bedrock/?trk=cndc-detail) Agents，了解更多信息！ > **完整区域列表：** > > https\://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/features-regions.html?trk=cndc-detail > > **[Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/cn/bedrock/?trk=cndc-detail) Agents：** > > https\://aws.amazon.com/bedrock/agents/?trk=cndc-detail