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Cómo funciona Amazon Bedrock Agents
Amazon Bedrock Agents consta de los dos conjuntos principales de API operaciones siguientes para ayudarle a configurar y administrar un agente:
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Desarrolle API operaciones para crear, configurar y administrar sus agentes y sus recursos relacionados
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APIOperaciones en tiempo de ejecución para invocar al agente con la intervención del usuario e iniciar la orquestación para llevar a cabo una tarea.
Configuración en tiempo de compilación
Un agente está formado por los siguientes componentes:
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Modelo base: usted elige un modelo base (FM) que el agente invoca para interpretar las entradas del usuario y las instrucciones posteriores en su proceso de orquestación. El agente también invoca el FM para generar respuestas y dar seguimiento a los pasos de su proceso.
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Instrucciones: escribes instrucciones que describen para qué está diseñado el agente. Con las instrucciones avanzadas, puede personalizar aún más las instrucciones para el agente en cada paso de la orquestación e incluir funciones Lambda para analizar el resultado de cada paso.
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Al menos una de las siguientes opciones:
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Grupos de acciones: usted define las acciones que el agente debe realizar para el usuario (proporcionando los siguientes recursos):
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Uno de los siguientes esquemas para definir los parámetros que el agente debe obtener del usuario (cada grupo de acciones puede usar un esquema diferente):
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Un registro OpenAPI esquema para definir las API operaciones que el agente puede invocar para realizar sus tareas. La OpenAPI el esquema incluye los parámetros que se deben obtener del usuario.
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Un esquema detallado de funciones para definir los parámetros que el agente puede obtener del usuario. Luego, el agente puede usar estos parámetros para una mayor orquestación o puede configurar cómo usarlos en su propia aplicación.
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(Opcional) Una función Lambda con las siguientes entradas y salidas:
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Entrada: la API operación o los parámetros identificados durante la orquestación.
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Salida: la respuesta de la API invocación .
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Bases de conocimiento: asocie las bases de conocimiento a un agente. El agente consulta la base de conocimientos para obtener más contexto a fin de aumentar la generación de respuestas y la participación en las etapas del proceso de orquestación.
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Plantillas de mensajes: las plantillas de mensajes son la base para crear los mensajes que se enviarán al FM. Amazon Bedrock Agents expone las cuatro plantillas de solicitudes básicas predeterminadas que se utilizan durante el preprocesamiento, la orquestación, la generación de respuestas a la base de conocimientos y el posprocesamiento. Si lo desea, puede editar estas plantillas de solicitudes básicas para personalizar el comportamiento de su agente en cada paso de la secuencia. También puede desactivar los pasos para solucionar problemas o si decide que un paso es innecesario. Para obtener más información, consulte Mejore la precisión de los agentes con plantillas de avisos avanzadas en Amazon Bedrock.
En el momento de la compilación, todos estos componentes se recopilan para crear mensajes básicos para que el agente lleve a cabo la orquestación hasta que se complete la solicitud del usuario. Con las peticiones avanzadas, puede modificar estas instrucciones básicas con lógica adicional y algunos ejemplos con pocos pasos para mejorar la precisión de cada etapa de la invocación del agente. Las plantillas de mensajes básicas contienen instrucciones, descripciones de las acciones, descripciones de la base de conocimientos e historial de conversaciones, todo lo cual puede personalizar para modificar el agente y adaptarlo a sus necesidades. A continuación, debe preparar el agente, que agrupa todos los componentes de los agentes, incluidas las configuraciones de seguridad. Al preparar el agente, éste pasa a un estado en el que se puede probar en tiempo de ejecución. La siguiente imagen muestra cómo las API operaciones en tiempo de compilación construyen el agente.
Proceso de ejecución
El tiempo de ejecución lo gestiona el InvokeAgentAPIoperación. Esta operación inicia la secuencia de agentes, que consta de los tres pasos principales siguientes.
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Procesamiento previo: administra la forma en que el agente contextualiza y clasifica las entradas del usuario y se puede utilizar para validar las entradas.
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Orquestación: interpreta la entrada del usuario, invoca grupos de acciones y consulta las bases de conocimiento, y devuelve la salida al usuario o como entrada para continuar con la orquestación. La orquestación consta de los siguientes pasos:
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El agente interpreta la entrada con un modelo fundacional y genera una justificación que establece la lógica del siguiente paso que debe dar.
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El agente predice qué acción de un grupo de acciones debe invocar o qué base de conocimientos debe consultar.
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Si el agente predice que necesita invocar una acción, envía los parámetros, determinados a partir de la solicitud del usuario, a la función Lambda configurada para el grupo de acciones o devuelve el control enviando los parámetros del InvokeAgentrespuesta. Si el agente no tiene suficiente información para invocar la acción, puede realizar una de las siguientes acciones:
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Consulte una base de conocimientos asociada (generación de respuestas a la base de conocimientos) para recuperar contexto adicional y resumir los datos para aumentar su generación.
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Vuelva a solicitar al usuario que recopile todos los parámetros necesarios para la acción.
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El agente genera un resultado, conocido como observación, al invocar una acción o resumir los resultados de una base de conocimientos. El agente utiliza la observación para aumentar la petición de base, que luego se interpreta con un modelo fundacional. A continuación, el agente determina si necesita reiterar el proceso de orquestación.
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Este ciclo continúa hasta que el agente devuelva una respuesta al usuario o hasta que necesite pedirle información adicional.
Durante la organización, la plantilla base de mensajes se amplía con las instrucciones del agente, los grupos de acción y las bases de conocimiento que haya agregado al agente. A continuación, se utiliza el indicador base aumentado para invocar el FM. El FM predice los mejores pasos y trayectorias posibles para cumplir con las indicaciones del usuario. En cada iteración de la orquestación, el FM predice la API operación que se va a invocar o la base de conocimientos que se va a consultar.
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Procesamiento posterior: el agente formatea la respuesta final para devolverla al usuario. Este paso está desactivado de forma predeterminada.
Al invocar a su agente, puede activar el rastreo en tiempo de ejecución. Con el rastreo, puede realizar un seguimiento de los motivos, las acciones, las consultas y las observaciones del agente en cada paso de la secuencia del agente. El seguimiento incluye el mensaje completo que se envía al modelo básico en cada paso y los resultados del modelo básico, API las respuestas y las consultas de la base de conocimientos. Puede utilizar la traza para comprender el razonamiento del agente en cada paso. Para obtener más información, consulte Realice un seguimiento del proceso de step-by-step razonamiento del agente mediante trace
A medida que la sesión del usuario con el agente continúa con más InvokeAgent solicitudes, se conserva el historial de conversaciones. El historial de conversaciones amplía continuamente el contexto de la plantilla de mensajes base de orquestación, lo que ayuda a mejorar la precisión y el rendimiento del agente. El siguiente diagrama muestra el proceso del agente durante el tiempo de ejecución:
