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使用Amazon Bedrock和MCP

2025年7月30日 16:16 33 Comments
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本博客文章探讨了如何使用Amazon Bedrock FMS，Langgraph和模型上下文协议（MCP）创建强大的代理应用程序，并具有处理GitHub工作流程的实际情况，该方案是问题分析的GitHub工作流程，代码修复和提取请求生成。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
客户越来越希望使用大型语言模型（LLM）的力量来解决现实世界中的问题。但是，弥合这些LLM和实际应用之间的差距是一个挑战。人工智能代理商似乎是一种创新技术，它弥合了这一差距。通过亚马逊基岩获得的基础模型（FMS）是AI代理的认知引擎，提供了对解释用户要求并产生适当响应至关重要的推理和自然语言理解能力。您可以将这些模型与各种代理框架和编排层集成在一起，以创建可以理解上下文，做出决策和采取行动的AI应用程序。 You can build with Amazon Bedrock Agents or other frameworks like LangGraph and the recently launched Strands Agent SDK.This blog post explores how to create powerful agentic applications using the Amazon Bedrock FMs, LangGraph, and the Model Context Protocol (MCP), with a practical scenario of handling a GitHub workflow of issue analysis, code fixes, and pull request generation.For teams seeking a managed solution to streamline GitHub GitHub的Amazon Q开发人员工作流程提供了与GitHub存储库的本机集成。它为代码生成，审核和代码转换提供了内置功能，而无需自定义代理开发。尽管Amazon Q开发人员为通用开发工作流提供了开箱即用的功能，但具有特定要求或独特用例的组织可能会通过使用Amazon Bedrock和Agent Frameworks构建自定义解决方案受益。这种灵活性使团队可以在Amazon Q开发人员的现成解决方案或使用Amazon Bedrock的定制方法之间进行选择，这取决于他们对实施的特定需求，技术要求以及所需的控制水平。促进AI Agentsdite的现状，但AI Agentsdite在AI代理技术中取得了显着进步，目前的状态
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