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企业中的 AI 代理：Amazon Bedrock AgentCore 的最佳实践
本文探讨了使用 Amazon Bedrock AgentCore 构建企业 AI 代理的九个基本最佳实践。 Amazon Bedrock AgentCore 是一个代理平台，可为您提供大规模创建、部署和管理 AI 代理所需的服务。在这篇文章中，我们涵盖了从初始范围界定到组织扩展的所有内容，并提供了您可以立即应用的实用指南。
来源:亚马逊云科技 _机器学习构建可投入生产的 AI 代理需要在整个开发生命周期中进行仔细的规划和执行。在演示中令人印象深刻的原型与在生产中提供价值的代理之间的区别是通过严格的工程实践、强大的架构和持续改进来实现的。
本文探讨了使用 Amazon Bedrock AgentCore 构建企业 AI 代理的九个基本最佳实践。 Amazon Bedrock AgentCore 是一个代理平台，可为您提供大规模创建、部署和管理 AI 代理所需的服务。在这篇文章中，我们涵盖了从初始范围界定到组织扩展的所有内容，并提供了您可以立即应用的实用指南。
从小事做起，明确定义成功
你需要回答的第一个问题不是“这个代理能做什么？”而是“我们要解决什么问题？”太多的团队一开始就构建一个试图处理所有可能场景的代理。这会导致复杂性、迭代周期缓慢以及代理在任何方面都不擅长。
相反，从特定用例开始向后工作。如果您正在培养一名财务助理，请从三个最常见的分析师任务开始。如果您正在打造人力资源助手，请重点关注员工最关心的五个问题。在扩大范围之前让它们可靠地工作。
您的初步计划应产生四个具体的可交付成果：
不应提供投资建议、执行交易或访问员工薪酬数据。