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与 Strands Agents 和 Amazon Nova 的多代理协作模式

2025年11月11日 20:28 33 Comments
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在这篇文章中，我们探讨了多代理、多模式 AI 系统的四种关键协作模式 - 代理作为工具、群代理、代理图和代理工作流 - 并讨论何时以及如何使用开源 AWS Strands Agents SDK 与 Amazon Nova 模型来应用每种模式。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
多智能体生成式人工智能系统使用多个专门的人工智能智能体协同工作来处理超出任何单一模型能力的复杂、多方面的任务。通过将具有不同技能或模式（例如语言、视觉、音频、视频）的代理相结合，这些系统可以并行或顺序处理任务，从而产生更稳健的结果。最近的研究表明，多智能体协作可以显着提高复杂目标的成功率（比单智能体方法高出 70%）。这种多智能体协作有不同的模式。无论是委托专门任务的经理-代理（代理作为工具）、一群头脑风暴者（Swarms）、精心布线的专家代理图（代理图）还是结构化管道（代理工作流程），正确的设计模式与正确的工具相结合将显着提高系统的有效性。然而，多代理系统的挑战在于其计算需求。现代多代理应用程序可以针对每个用户请求发出数千条提示，因为代理可以集思广益、批评和完善彼此的答案。这种密集的工作流程产生了两个关键要求：高吞吐量（每秒令牌）和成本效率（每百万令牌美元）。这正是 Amazon Nova 成为多代理架构非常合适的基础模型 (FM) 选择的地方：惊人的吞吐量：Nova Micro 每秒传输超过 200 个令牌，第一个令牌延迟为亚秒级，甚至可以保持大量代理对最终用户的响应。一致的结构化输出：借助最新的受限解码实施，Amazon Nova 模型可以生成一致的结构化输出并提高工具调用准确性。超低成本：团队可以负担得起多代理推理所需的代币量，以及 Nova Micro 和 Nova Lite 的低成本。由于每次代理调用都很便宜，开发人员可以自由地让编排框架（例如开源 St）
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