AWS ने Amazon Bedrock और Spring AI के साथ AI एजेंट बनाने के लिए गाइड प्रकाशित की

Amazon Web Services ने Amazon Bedrock और Spring AI के साथ स्वायत्त AI एजेंट बनाने पर एक तकनीकी वॉकथ्रू प्रकाशित किया है। यह गाइड उन Java टीमों के लिए है जो AI एजेंटों को प्रोटोटाइप से प्रोडक्शन में ले जाना चाहती हैं।

वॉकथ्रू में क्या शामिल है

यह पोस्ट बताती है कि spring-ai-agentcore लाइब्रेरी का उपयोग करके Spring AI और Amazon Bedrock के साथ Java में स्वायत्त AI एजेंट कैसे बनाए जाएं। यह दो सिस्टम प्रस्तुत करता है:

• एक सिंगल-एजेंट ट्रैवल असिस्टेंट जो टूल कॉलिंग, स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्स, कन्वर्सेशन मेमोरी और रेजिलिएंस पैटर्न का प्रदर्शन करता है।
• पांच विशेषज्ञ एजेंटों (Lawyer, Mortgage, Insurance, Tax, और General) वाला एक मल्टी-एजेंट इंटेलिजेंट डॉक्यूमेंट प्रोसेसिंग सिस्टम, जिसमें एक रूल्स इंजन और अलर्टिंग शामिल है।

एजेंट क्षमताएं

गाइड एक एजेंट को एक ऐसे सिस्टम के रूप में परिभाषित करती है जो तीन क्षमताओं को जोड़ता है:

• प्लानिंग: लक्ष्य को चरणों में तोड़ना, उन्हें प्राथमिकता देना, और नई जानकारी आने पर योजना में संशोधन करना।
• टूल का उपयोग: APIs, डेटाबेस और कोड इंटरप्रेटर्स जैसे बाहरी कार्यों का चयन करना और उन्हें कॉल करना।
• मेमोरी: टर्न्स और सेशन्स के बीच संदर्भ (context) बनाए रखना।

Amazon Bedrock AgentCore

Amazon Bedrock AgentCore को किसी भी फ्रेमवर्क या मॉडल के साथ बड़े पैमाने पर एजेंट बनाने, जोड़ने और अनुकूलित करने के लिए एक प्लेटफॉर्म के रूप में वर्णित किया गया है। यह फ्रेमवर्क-अज्ञेय (framework-agnostic) और मॉडल-अज्ञेय (model-agnostic) है। यह प्लेटफॉर्म प्रबंधित रनटाइम, मेमोरी, ब्राउज़र ऑटोमेशन, कोड निष्पादन और पहचान प्रबंधन प्रदान करता है।

कार्यान्वयन विवरण

ट्रैवल असिस्टेंट एक Spring Boot एप्लिकेशन के रूप में चलता है जिसमें दो एंट्री पॉइंट हैं: POST /invocations और GET /ping, जो AgentCore रनटाइम कॉन्ट्रैक्ट के लिए आवश्यक हैं। Spring AI, Converse API के माध्यम से Amazon Bedrock को कॉल करने का ऑर्केस्ट्रेशन करता है, जबकि टूल इनवोकेशन उसी प्रोसेस के अंदर स्थानीय रूप से चलता है। Server-Sent Events उत्पन्न होते ही टोकन को क्लाइंट को स्ट्रीम करते हैं।

IDP मल्टी-एजेंट सिस्टम दस्तावेजों को एक साझा टेम्पलेट पर बने विशेषज्ञ एजेंटों के माध्यम से रूट करता है। एक ClassifierAgent प्रत्येक दस्तावेज़ को पढ़ता है और उसे उपयुक्त विशेषज्ञ को भेजता है। विशेषज्ञ Amazon Bedrock के मल्टीमॉडल Converse API का उपयोग करके कॉन्फिडेंस स्कोर के साथ स्ट्रक्चर्ड JSON निकालता है। एक रूल्स इंजन application.yml से निष्कर्षण (extraction) के विरुद्ध Spring Expression Language एक्सप्रेशन का मूल्यांकन करता है। ALERT या BLOCK गंभीरता वाले नियम AlertService के माध्यम से भेजे जाते हैं। कम-कॉन्फिडेंस वाले दस्तावेज़ मानव समीक्षा के लिए भेजे जाते हैं।

यह क्यों महत्वपूर्ण है

यह गाइड स्केलेबिलिटी, गवर्नेंस, सुरक्षा और परिचालन संबंधी चिंताओं का समाधान करती है जिन्हें एजेंट फ्रेमवर्क डिफ़ॉल्ट रूप से हल नहीं करते हैं। यह Java टीमों को मौजूदा JVM टूलिंग, CI/CD पाइपलाइन और परिचालन पैटर्न का उपयोग करके स्वायत्त AI एजेंट बनाने के लिए एक प्रोडक्शन-ओरिएंटेड मार्ग प्रदान करती है।

स्रोत (अंग्रेज़ी में)

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

यह मूल अंग्रेज़ी लेख का एआई द्वारा किया गया अनुवाद है, जिसे स्वचालित रूप से जाँचा गया है ताकि यह मूल लेख जैसी ही बात कहे। स्रोतों की जाँच अंग्रेज़ी में की गई थी।