Atendentes do Amazon Bedrock

O Amazon Bedrock Agents simplifica os fluxos de trabalho e automatiza tarefas repetitivas. Usufrua do poder da automação de IA para aumentar a produtividade e reduzir custos.

O Agents for Amazon Bedrock cria um prompt com base nas instruções fornecidas pelo desenvolvedor (por exemplo, “você é um atendente de seguros projetado para processar reivindicações em aberto”), nos detalhes de API necessários para concluir as tarefas e detalhes da fonte de dados da empresa retirados de bases de conhecimento. A criação automática de prompts economiza semanas de experiências com prompts para diferentes FMs.

Os Amazon Bedrock Agents se conecta com segurança às fontes de dados da sua empresa e aumentam a solicitação do usuário com as informações certas para gerar uma resposta precisa. Por exemplo, se o usuário perguntar sobre a elegibilidade das reivindicações, o agente da RAG pesquisará as informações da base de conhecimento e reconciliará as reivindicações enviadas com a resposta da política de elegibilidade: “Você precisa entregar sua carteira de motorista, fotos do veículo danificado e um relatório do acidente”.

Os clientes podem criar um agente no Amazon Bedrock com apenas algumas etapas rápidas, acelerando o tempo necessário para criar aplicações de IA generativa. Primeiro, os clientes selecionam um modelo e escrevem algumas instruções em linguagem natural (por exemplo, “você é um agente de gerenciamento de estoque que determina a disponibilidade do produto no sistema de inventário”). Os agentes orquestram e analisam a tarefa e a dividem na sequência lógica correta usando as habilidades de raciocínio do FM. Os agentes chamam automaticamente as APIs necessárias para realizar transações com os sistemas e os processos da empresa a fim de atender à solicitação e determinam ao longo do caminho se eles serão capazes de prosseguir ou se precisarão coletar mais informações. 

O Amazon Bedrock Agents oferece suporte à capacidade de gerar e executar código dinamicamente em um ambiente seguro. Isso automatiza consultas analíticas complexas que antes eram difíceis de responder apenas por meio do raciocínio do modelo. Os usuários podem aproveitar esse recurso para abordar uma ampla variedade de casos de uso sofisticados, como análise de dados, visualização de dados e solução de problemas matemáticos.

O Amazon Bedrock Agents permite que você defina um esquema de ação e recupere o controle sempre que o agente invoca a ação. Isso ajuda você a implementar a lógica de negócios no serviço de back-end de sua escolha. Além disso, com o retorno do controle, você tem a capacidade de executar ações demoradas em segundo plano (execução assíncrona), enquanto continua o fluxo de orquestração.

O Amazon Bedrock Agents tem a capacidade de reter memória em todas as interações, oferecendo experiências de usuário mais personalizadas e perfeitas. Esse recurso permite que os agentes se lembrem das interações históricas e melhorem a precisão das tarefas de várias etapas. Os usuários se beneficiam de recomendações aprimoradas e da recuperação do contexto anterior, quando necessário, garantindo uma interação mais coesa e eficiente com o agente.

Você pode analisar o plano de orquestração e raciocínio do agente com o recurso de rastreamento. Com esses insights, é possível solucionar diferentes problemas de orquestração para direcionar o modelo ao comportamento desejado e garantir uma experiência melhor aos usuários. Além disso, você pode revisar as etapas e ajustar as instruções à medida que itera na aplicação. Com visibilidade completa do raciocínio do modelo, você pode criar aplicações diferenciadas com mais rapidez.

O Amazon Bedrock Agents cria automaticamente um modelo de solicitação a partir das instruções do usuário, do grupo de ação e das bases de conhecimento. Você pode usar esse modelo como uma base para refinar ainda mais o modelo de prompts gerado automaticamente e melhorar a experiência dos usuários. Você também pode atualizar a entrada do usuário, o plano de orquestração e a resposta do FM. Por fim, com a capacidade de modificar o modelo de prompts, você ganha um controle melhor sobre a orquestração do atendente.