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使用 Amazon Bedrock AgentCore 和 Amazon Bedrock 知识库构建智能事件代理
本文演示了如何使用 Amazon Bedrock AgentCore 组件快速部署生产就绪的事件助手。我们将构建一个智能伴侣，它可以记住与会者的偏好并随着时间的推移构建个性化体验，而 Amazon Bedrock AgentCore 则负责处理生产部署的繁重工作：Amazon Bedrock AgentCore Memory 用于维护对话上下文和长期偏好，无需自定义存储解决方案；Amazon Bedrock AgentCore Identity 用于安全的多 IDP 身份验证；Amazon Bedrock AgentCore Runtime 用于无服务器扩展和会话隔离。我们还将使用 Amazon Bedrock 知识库进行托管 RAG 和事件数据检索。
来源:亚马逊云科技 _机器学习大型会议和活动会产生大量信息——从数百场会议和研讨会到演讲者简介、场地地图和不断更新的日程安排。虽然基本的人工智能助手可以回答有关活动后勤的简单问题，但大多数都无法提供与会者有效导航复杂的多天会议所需的个性化指导和情境感知。更重要的是，将这些原型从演示转移到生产（具有企业安全性、数千个并发用户的可扩展性以及可靠的性能）通常需要数月的基础设施开发。
本文演示了如何使用 Amazon Bedrock AgentCore 组件快速部署生产就绪的事件助手。我们将构建一个智能伴侣，它可以记住与会者的偏好并随着时间的推移打造个性化体验，而 Amazon Bedrock AgentCore 则负责处理生产部署的繁重工作：Amazon Bedrock AgentCore Memory 用于维护对话上下文和长期偏好，无需自定义存储解决方案；Amazon Bedrock AgentCore Identity 用于安全的多 IDP 身份验证；Amazon Bedrock AgentCore Runtime 用于无服务器扩展和会话隔离。我们还将使用 Amazon Bedrock 知识库进行托管 RAG 和事件数据检索。
最后，您将学习如何部署一个在每次交互中变得更加有帮助的助手 - 一个主动指南，确保与会者能够发现他们最有价值的会议 - 准备好为数千名并发会议与会者提供企业级安全性和可靠性，而无需管理基础设施。
如果您不熟悉 Amazon Bedrock AgentCore，请随时查看以下博客文章以了解基本概念，然后再深入了解此实现：
解决方案架构
解决方案的工作原理
让我们探索不同的部分：
1.用户登录及身份检索
2.代理调用和初始化