详细内容或原文请订阅后点击阅览

使用Amazon SageMaker AI和模型上下文协议（MCP）

2025年8月20日 20:26 33 Comments
X Twitter Instagram Mail

在这篇文章中，我们通过使用Amazon SageMaker AI和MCP整合预测ML模型来演示如何增强AI代理的功能。通过使用开源链代理SDK和SageMaker AI的灵活部署选项，开发人员可以创建复杂的AI应用程序，将对话性AI与强大的预测分析功能相结合。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
机器学习（ML）已从实验阶段演变为成为业务运营不可或缺的一部分。现在，组织积极部署ML模型，以进行精确的销售预测，客户细分和搅动预测。尽管传统的ML继续改变业务流程，但生成的AI已成为革命性的力量，引入了强大而易于使用的工具，可以重塑客户体验。尽管AI的突出性，但传统的ML解决方案对于特定的预测任务仍然至关重要。取决于历史数据和趋势分析的销售预测是由既定的ML算法，包括随机森林，梯度增强机（例如XGBoost），自动回归综合运动平均模型，长期短期内存（LSTM）网络（LSTM）网络和线性回归技术来最有效地处理的。传统的ML模型，例如K-均值和分层聚类，在客户细分和流失预测应用中也表现出色。尽管生成AI在诸如内容生成，产品设计和个性化客户互动之类的创意任务中展示了出色的功能，但传统的ML模型在数据驱动的预测中保持了优势。组织可以通过共同使用两种方法，创建可以在维持成本效率的同时提供准确预测的解决方案来实现最佳结果。为了实现这一目标，我们在这篇文章中展示了客户如何通过整合预测性ML模型和模型上下文协议（MCP）来扩展AI代理的能力，该协议将应用程序标准化为大型语言模型（LLMS） - Amazon -Amazon Sagemaker Ai标准化。我们展示了一个全面的工作流程，该工作流程使AI代理可以通过使用托管的ML模型来做出数据驱动的业务决策。通过使用Strands Adents SDK（一种开源SDK），以模型驱动的方法仅在几行代码中构建和运行AI代理 - 灵活的INT
应用程序 展示 标准化 梯度 出色的 驱动的 灵活的 机器学习 ML 客户 分析的 力量 两种方法 业务 回归技术 使用的 网络 代理的 线性回归 LSTM 全面的 工作 Amazon 传统的 生成 精确的 SDK AI 业务流程 共同使用 细分 平均模型 数据驱动 模型 预测 特定的 趋势分析 成为