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使用 Strands Agent 通过高级编排技术自定义代理工作流程
在这篇文章中，我们探讨了使用 Strands Agent 实现的两种强大的编排模式。使用一套通用的旅行规划工具，我们演示了不同的编排策略如何通过不同的推理方法解决同一问题，
来源:亚马逊云科技 _机器学习大型语言模型 (LLM) 代理通过将基础模型的推理能力与专业工具和领域专业知识相结合，彻底改变了我们处理复杂、多步骤任务的方式。虽然使用 ReAct 等框架的单代理系统可以很好地完成简单的任务，但现实世界的挑战通常需要多个专门的代理协调工作。想想计划一次商务旅行：需要一名代理人根据日程限制研究航班，另一名代理人负责在会议地点附近寻找住宿，第三名代理人负责协调地面交通——每个代理人都需要不同的工具和领域知识。这种多代理方法引入了一个关键的架构挑战：协调代理之间的信息流以确保可靠、可预测的结果。如果没有适当的编排，代理交互可能会变得不可预测，从而使系统难以在生产环境中调试、监控和扩展。代理编排通过定义明确的工作流程来解决这一挑战，这些工作流程控制代理如何通信、何时执行以及它们的输出如何集成到有凝聚力的解决方案中。编排不是允许代理进行临时交互，而是创建结构化路径，使推理透明且信息流有意。
Strands Agents 是一款开源 SDK，专为构建精心设计的人工智能 (AI) 系统而设计。它提供灵活的代理抽象、无缝工具集成、全面的可观察性和 GraphBuilder 等编排组件，使开发人员能够精确且可控地将代理连接到定向工作流中。
Strands Agent 入门
Strands Agents 是 AWS 最近推出的一个开源框架，用于构建可用于生产的 AI 代理。它通过将代理循环抽象为三个核心组件来简化代理开发：
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