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使用 Strands Agents 和 Amazon Bedrock 的多代理社交智能
本文展示了 Thrad.ai 如何使用 Strands Agents 和 Amazon Bedrock AgentCore 部署多代理系统，以实现从潜在客户发现到个性化电子邮件生成的自动化流程。这篇文章将两种编排模式（Swarm 和 Graph）与延迟、成本和电子邮件质量方面的正面基准进行了比较。您还将了解系统如何使用加权标准、意图分类和时间衰减以及生产部署的治理控制来对潜在客户进行评分。
来源:亚马逊云科技 _机器学习您的潜在客户会在多个来源留下痕迹：创始人问“我应该为 X 使用什么？”在 r/SaaS 中，他们的产品在 Hacker News 上发布。 Stack Overflow 问题激增。 GitHub 存储库的星数超过 2,400。每个信号本身都是噪音，但跨来源相关，它们揭示了准备购买的潜在客户。使用 Strands Agents 和 Amazon Bedrock AgentCore 构建的多代理系统可以大规模自动化这种社交智能。
Thrad.ai 正在构建人工智能的广告基础设施，在法学硕士中引入付费广告。他们的平台允许聊天界面通过广告获利，并让品牌在其中做广告。他们面临着这个问题的信号特别丰富的版本。手动跟踪这些模式无法扩展，并且一般的外展缺乏使电子邮件值得打开的上下文。 Thrad.ai 的销售团队在撰写一封外展电子邮件之前，花了 30 到 45 分钟研究六个来源的每条线索。
单个人工智能代理无法解决这个问题：信号多样性太广泛，源 API 太多，分析太细致，一个模型无法很好地处理。通过多代理编排，您可以将每个源分配给专业代理，然后通过发现跨源模式的专用分析代理融合结果。
本文展示了 Thrad.ai 如何使用 Strands Agents 和 Amazon Bedrock AgentCore 部署多代理系统，以实现从潜在客户发现到个性化电子邮件生成的自动化流程。这篇文章将两种编排模式（Swarm 和 Graph）与延迟、成本和电子邮件质量方面的正面基准进行了比较。您还将了解系统如何使用加权标准、意图分类和时间衰减以及生产部署的治理控制来对潜在客户进行评分。
您可以将这些模式应用于竞争情报、候选人搜寻和市场研究。配套存储库可帮助您跟进。