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使用 Amazon Quick 和 New Relic 构建代理事件分类助手
这篇文章向工程团队展示了如何将该原则应用于工程中对时间最敏感的工作流程之一：事件分类。您将使用 Amazon Quick 构建自定义事件分类助理代理，通过本机集成协调 New Relic 模型上下文协议 (MCP) 服务器和 Asana 的响应。根据单一提示，Amazon Quick 代理即可调查该事件，汇总带有证据链接的根本原因分析 (RCA) 简介，并创建一个可跟踪的 Asana 任务以供移交。
来源:亚马逊云科技 _机器学习事件分类具有时间敏感性，因为站点可靠性工程师 (SRE) 和支持工程师通常需要收集证据、评估用户影响并跨单独的工具创建后续工作。借助 Amazon Quick 和 New Relic，您可以在单个对话工作流程中协调这些调查和移交步骤。
这篇文章向工程团队展示了如何将该原则应用于工程中对时间最敏感的工作流程之一：事件分类。您将使用 Amazon Quick 构建自定义事件分类助理代理，通过本机集成协调 New Relic 模型上下文协议 (MCP) 服务器和 Asana 的响应。根据单一提示，Amazon Quick 代理即可调查该事件，汇总带有证据链接的根本原因分析 (RCA) 简介，并创建一个可跟踪的 Asana 任务以供移交。
对于工程领导者来说，缩短平均解决时间 (MTTR) 是推动更好业务影响的一种方法。在使用 New Relic 自己的应用程序进行内部测试时，代理减少了事件分类的证据收集阶段。这带来了更快的解决速度、更低的工程轮班之间知识丢失的风险，以及整个待命轮换过程中一致的调查标准。
本文中的事件分类助理模式是 Amazon Quick 中更广泛功能的一个应用：通过本机集成将企业工具连接到 AI 代理。
Amazon 的新 Relic MCP 服务器集成快速概述
这些工具执行调查工作，代理根据您的提示决定调用哪些工具：
下图显示了从提示到 Asana 任务的端到端工作流程。