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使用 Strands Agents、NVIDIA NIM 和 Amazon Bedrock AgentCore 构建高性能生成式 AI 系统
在这篇文章中，您将学习如何构建一个多代理活动审核系统，该系统使用集成架构（结合了 NVIDIA NIM 进行 GPU 加速推理）来演示并行推理、上下文持久性和可追踪执行路径。 Amazon Bedrock AgentCore 提供托管运行时、共享内存和内置可观察性，Strands Agents 提供无服务器多代理编排。此方法支持生产环境中的性能、可扩展性和操作洞察力。虽然该示例侧重于营销内容审核，但相同的模式也适用于数字助理、审核自动化和检索增强生成管道。
来源:亚马逊云科技 _机器学习构建高性能生成式 AI 代理需要能够提供快速推理、协调多个代理并在生产工作负载下可靠运行的架构。如果您正在构建生成式 AI 代理来自动进行审核、为数字助理提供支持并支持复杂的决策工作流程，那么您需要这些代理能够表现良好。 They must reduce manual effort, respond in near real time, and scale to thousands of interactions without additional infrastructure management.在本文中，您将了解如何结合 GPU 加速推理、无服务器编排、共享内存和内置可观察性，在 AWS 上构建这些高性能代理。 These capabilities are essential when moving from experimental prototypes to systems that deliver consistent business value.
随着生产环境中代理工作负载的增长，并发请求下的推理延迟可能会显着增加，从而导致响应速度变慢并降低用户体验。 Stateless execution environments often cause agents to lose conversational or task context between interactions. This results in repeated work or inconsistent outputs. Limited visibility into agent execution makes it difficult to diagnose failures, understand reasoning paths, or control operational costs. These challenges become more pronounced in multi-agent systems, where several agents must run in parallel, share context, and aggregate results.
为了使这些概念具体化，以下部分将介绍参考架构和实现，以演示这些组件在实践中如何协同工作。
解决方案概述
您还可以使用 Amazon Bedrock AgentCore Memory 跨代理调用共享上下文，并为多轮对话提供支持。您可以扩展此实现以提供 AI 助手自然语言界面，因为 AgentCore Memory 提供了对存储对话状态和历史记录的内置支持。