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使用Amazon Nova创建旅行计划代理工作流程

2025年8月18日 20:30 33 Comments
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在这篇文章中，我们探讨了如何使用AI代理构建旅行计划解决方案。该代理使用亚马逊NOVA，与其他商业LLM相比，该Nova提供了最佳的性能和成本平衡。通过将准确但具有成本效益的亚马逊NOVA模型与Langgraph编排功能相结合，我们创建了一个实用的旅行助手，可以处理复杂的计划任务，同时使运营成本可用于生产部署。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
旅行很愉快，但是旅行计划可能很复杂，可以进行麻烦。旅行者必须预订住宿，计划活动并安排当地交通工具。所有这些决定都会感到压倒性。尽管旅行专业人员长期以来一直帮助管理这些复杂性，但最新的生成AI的突破使事情变得全新，可以理解自然对话，访问实时数据以及直接与预订系统和旅行工具进行交互。使用大型语言模型（LLM）访问外部工具的代理工作流程，对于简化动态的多步骤过程（例如旅行计划）特别有希望。在这篇文章中，我们探索如何使用AI代理来构建旅行计划解决方案。该代理使用亚马逊NOVA，与其他商业LLM相比，该Nova提供了最佳的性能和成本平衡。通过将准确但具有成本效益的亚马逊NOVA模型与Langgraph编排功能相结合，我们创建了一个实用的旅行助手，可以处理复杂的计划任务，同时保持可管理生产部署的运营成本。解决方案解决方案建立在无服务的AWS lambda lambda lambda lambda lambda架构上，并使用docker架构进行了docker架构，并实现了全面的三层式服务：前端互动，并集成了核心互动，并集成了核心互动，并集成。在核心处理层中，我们使用langgraph（一种状态编排框架）来创建一个复杂而灵活的基于代理的系统，该系统管理旅行计划所需的复杂交互。我们系统的核心是一个图形架构，其中组件（节点）处理旅行计划的不同方面，并在其中策划了它们之间的信息流程。我们使用Amazon Nova，这是一种新一代的最先进的基础模型（FMS），专门在亚马逊基岩上可用，可提供以行业领先的价格绩效的边境情报。路由器节点使用llm t
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