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使用 Amazon Bedrock AgentCore 在 AWS 中构建高度可扩展的无服务器 LangGraph 多代理系统
在这篇文章中，我们提供了一种解决方案，可使用 LangGraph Agents 作为与 Amazon Bedrock AgentCore Memory 和 Amazon Bedrock AgentCore Observability 集成的编排器，在 AWS 上构建高度可扩展的无服务器多代理生成式 AI 系统。
来源:亚马逊云科技 _机器学习生成式 AI 已从实验原型迅速发展为有望在生产中、大规模且在现实性能限制下可靠运行的系统。随着组织超越演示和概念证明，他们越来越多地遇到与推理延迟、可扩展性、状态管理和操作可见性相关的挑战。如今构建高性能人工智能代理需要的不仅仅是强大的模型，还需要能够提供一致的性能、保留交互中的上下文以及提供对代理在生产中如何推理和行为的深入可观察性的实现。
在这篇文章中，我们提供了一种解决方案，可使用 LangGraph Agents 作为与 Amazon Bedrock AgentCore Memory 和 Amazon Bedrock AgentCore Observability 集成的编排器，在 AWS 上构建高度可扩展的无服务器多代理生成式 AI 系统。
我们构建高度可扩展的无服务器多代理编排的方法结合了 AWS Lambda 和 AWS Step Functions 等无服务器技术。开发人员可以使用这些服务来构建可自动扩展、实时响应事件并消除基础设施管理的 LangGraph 代理。这使得它们非常适合动态、突发的代理工作负载。通过组合这些服务，您可以通过持久的状态管理、重试和细粒度的成本控制来编排复杂的多工具代理工作流程。
LangGraph 基于图形的显式执行模型可实现代理之间的确定性协调、并行性和条件路由，使复杂的多代理工作流程更易于推理和调试。通过将编排逻辑与代理行为分离，您可以使用 LangGraph 独立地添加、删除或发展专用代理，同时保持清晰、可审核的执行路径。这对于需要可预测行为、可扩展性和对多智能体推理的结构化控制的生产系统尤其有价值。