AWS veröffentlicht Leitfaden zum Erstellen von KI-Agenten mit Amazon Bedrock und Spring AI

Amazon Web Services hat einen technischen Leitfaden zum Erstellen autonomer KI-Agenten mit Amazon Bedrock und Spring AI veröffentlicht. Der Leitfaden richtet sich an Java-Teams, die KI-Agenten von der Prototypenphase in die Produktion überführen möchten.

Was der Leitfaden abdeckt

Der Beitrag beschreibt, wie autonome KI-Agenten in Java mit Spring AI und Amazon Bedrock unter Verwendung der spring-ai-agentcore-Bibliothek erstellt werden. Es werden zwei Systeme vorgestellt:

• Ein einzelner Reise-Assistenten-Agenten, der Tool-Aufrufe, Streaming-Antworten, Gesprächsspeicher und Resilienz-Muster demonstriert.
• Ein Multi-Agenten-System zur intelligenten Dokumentenverarbeitung mit fünf spezialisierten Agenten (Lawyer, Mortgage, Insurance, Tax und General), einer Regeln-Engine und Alarmierung.

Agenten-Fähigkeiten

Der Leitfaden definiert einen Agenten als ein System, das drei Fähigkeiten vereint:

• Planung: Aufteilen eines Ziels in Schritte, Priorisieren dieser Schritte und Überarbeiten des Plans bei neuen Informationen.
• Werkzeugnutzung: Auswählen und Aufrufen externer Funktionen wie APIs, Datenbanken und Code-Interpreter.
• Speicher: Beibehaltung des Kontexts über mehrere Interaktionen und Sitzungen hinweg.

Amazon Bedrock AgentCore

Amazon Bedrock AgentCore wird als Plattform beschrieben, um Agenten in großem Maßstab mit jedem Framework oder Modell zu erstellen, zu verbinden und zu optimieren. Sie ist framework-agnostisch und modellagnostisch. Die Plattform bietet verwaltete Laufzeitumgebung, Speicher, Browser-Automatisierung, Code-Ausführung und Identitätsmanagement.

Implementierungsdetails

Der Reise-Assistenten-Agenten läuft als Spring Boot-Anwendung mit zwei Einstiegspunkten: POST /invocations und GET /ping, die vom AgentCore-Laufzeitumgebungsvertrag erforderlich sind. Spring AI orchestriert Aufrufe an Amazon Bedrock über die Converse-API, während die Werkzeugausführung lokal innerhalb desselben Prozesses stattfindet. Server-Sent Events streamen Tokens an den Client, sobald sie generiert werden.

Das IDP-Multi-Agenten-System leitet Dokumente durch spezialisierte Agenten, die auf einer gemeinsamen Vorlage basieren. Ein ClassifierAgent liest jedes Dokument und leitet es an den entsprechenden Spezialisten weiter. Der Spezialist extrahiert strukturiertes JSON mit Konfidenzwerten unter Verwendung der multimodalen Converse-API von Amazon Bedrock. Eine Regeln-Engine bewertet Spring Expression Language-Ausdrücke aus application.yml gegen die Extraktion. ALERT- oder BLOCK-Schweregradregeln werden über einen AlertService ausgelöst. Dokumente mit niedriger Konfidenz gehen zur menschlichen Überprüfung.

Warum es wichtig ist

Der Leitfaden adressiert Skalierbarkeits-, Governance-, Sicherheits- und Betriebsbedenken, die Agenten-Frameworks nicht standardmäßig lösen. Er bietet Java-Teams einen produktionsorientierten Weg zum Erstellen autonomer KI-Agenten unter Verwendung vorhandener JVM-Tooling, CI/CD-Pipelines und Betriebsmuster.

Quellen (auf Englisch)

• aws.amazon.com: Build autonomous AI agents with Amazon Bedrock and Spring AI | Artificial Intelligence

KI-Übersetzung des englischen Originalartikels, automatisch geprüft, damit sie dasselbe aussagt wie das Original. Die Quellen wurden auf Englisch geprüft.