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扩展代理 AI：无需供应商锁定的企业模式
在整个企业范围内扩展代理 AI 需要能够保持灵活性同时避免供应商锁定的模式。在多智能体系列的第二篇文章中，我们研究了机器学习团队如何在框架、模型和提供者的多元环境中操作许多智能体人工智能系统，以及让这些系统一起扩展的原则。
来源:亚马逊云科技 _机器学习在整个企业范围内扩展代理 AI 需要能够保持灵活性同时避免供应商锁定的架构模式。这篇文章是我们大规模多代理系统系列的第 2 部分。在这篇文章中，我们研究了机器学习 (ML) 团队如何在框架、模型和提供商的“多元”环境中操作代理 AI 系统。我们还介绍了让这些系统一起扩展的原则。
在 Amazon 大规模多代理编排模式的高级微调技术中，我们探讨了如何在单个用例或域中设计和优化多代理编排。该文章重点讨论了需要多个代理通过协调工作流程、分解任务以及通过结构化协作提高准确性来处理复杂性的场景。
然而，在实践中，企业人工智能系统很少局限于单一领域。
随着采用范围的扩大，大型企业中的 ML 平台团队遇到了不同的挑战。问题不在于如何在一个系统内编排代理，而在于如何在“多一切”环境中操作许多此类系统。多个框架、模型、提供商和团队共存于同一企业内，每个框架、模型、提供商和团队都以自己的节奏发展。
随着组织扩展这些系统，一致构建、定制和部署模型的能力变得至关重要。在实践中，这需要一种统一的方法来大规模地进行模型生命周期管理和推理。在这一领域，Amazon SageMaker 在支持企业范围的一致性而不限制灵活性方面发挥着基础作用。
本文探讨了扩展代理 AI 系统所需的架构原则和模式，同时保持灵活性并避免供应商锁定。
多元环境的现实
随着时间的推移，这会导致稳定的现实：多模型、多框架、多提供商系统跨多个团队和用例运行。