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从创意到 AI 应用：使用 Strands 创建智能研究助理
构建人工智能应用程序不需要机器学习 (ML) 博士学位，也不需要花费数月时间研究复杂的架构。然而，当您尝试编排多个 API 调用、管理对话状态并创建可以自行推理的代理时，就会发生这种情况。我已经看到简单的人工智能想法迅速发展成需要[...]
来源:亚马逊云科技 _机器学习构建人工智能应用程序不需要机器学习 (ML) 博士学位，也不需要花费数月时间研究复杂的架构。然而，当您尝试编排多个 API 调用、管理对话状态并创建可以自行推理的代理时，就会发生这种情况。我看到简单的人工智能想法迅速发展成庞大的项目，这些项目需要自然语言处理和分布式系统方面的专业知识。但变化是这样的：使用 Strands Agents 和 AWS 服务，我仅用 30 行代码就构建了一个功能齐全的 AI 研究助手。在这篇文章中，我将向您详细介绍我是如何做到这一点的——从最初的概念到工作应用程序。
Amazon Web Services (AWS) 提供了用于构建代理 AI 应用程序的多种选项。Amazon Bedrock 提供对可为智能代理提供支持的基础模型 (FM) 的访问，而 Kiro 等服务则可以直接在 IDE 中提供以开发人员为中心的 AI 协助。您可以使用这些工具来创建针对特定用例和领域的自定义 AI 代理。
Kiro 是一款人工智能驱动的 IDE，可编写代码，以便开发人员可以专注于决策。Kiro Powers 通过将 MCP 服务器、控制文件和挂钩打包到可重用单元中，扩展了 Kiro IDE 的专业化按需功能。例如，Strands 功能捆绑了 SDK 文档搜索、入门指南和正确的 API 模式，以便 Kiro 可以准确地构建代理。凭借 AWS、合作伙伴和社区提供的 50 多项精选功能（涵盖设计、部署、安全性和可观察性），开发人员只需一键安装即可立即开始构建。
为什么选择 Strands Agents：简化 AWS 环境的 AI 开发
Strands Agents 通过其模型驱动方法解决您在构建 AI 应用程序时面临的核心挑战。它没有使用复杂的硬编码，而是使用 LLM 进行自主推理和规划，因此您可以创建仅具有提示和工具列表的代理，而 LLM 则处理逻辑和工具使用。