AWS发布使用Amazon Bedrock和Spring AI构建AI智能体的指南

Amazon Web Services发布了一份关于使用Amazon Bedrock和Spring AI构建自主AI智能体的技术演练。该指南旨在帮助Java团队将AI智能体从原型阶段推进到生产环境。

演练涵盖内容

该文章描述了如何使用Spring AI和Amazon Bedrock（通过spring-ai-agentcore库）在Java中构建自主AI智能体。它展示了两个系统：

• 一个单智能体旅行助手，演示了工具调用、流式响应、对话记忆和弹性模式。
• 一个多智能体智能文档处理系统，包含五个专家智能体（律师、抵押贷款、保险、税务和通用）、一个规则引擎以及警报功能。

智能体能力

该指南将智能体定义为一个结合以下三种能力的系统：

• 规划：将目标分解为步骤，确定优先级，并在新信息出现时修订计划。
• 工具使用：选择和调用外部函数，如API、数据库和代码解释器。
• 记忆：在对话轮次和会话之间保持上下文。

Amazon Bedrock AgentCore

Amazon Bedrock AgentCore被描述为一个平台，用于使用任何框架或模型大规模地构建、连接和优化智能体。它是框架无关且模型无关的。该平台提供托管运行时、记忆、浏览器自动化、代码执行和身份管理。

实现细节

旅行助手作为Spring Boot应用程序运行，具有两个入口点：POST /invocations和GET /ping，这是AgentCore运行时契约所必需的。Spring AI通过Converse API编排对Amazon Bedrock的调用，而工具调用则在同一个进程内本地运行。服务器发送事件（Server-Sent Events）将生成的令牌流式传输到客户端。

IDP多智能体系统将文档路由到基于共享模板构建的专家智能体。ClassifierAgent读取每个文档并将其转发给相应的专家。专家使用Amazon Bedrock的多模态Converse API提取带有置信度分数的结构化JSON。规则引擎根据application.yml中的Spring表达式语言（Spring Expression Language）表达式对提取结果进行评估。ALERT或BLOCK严重级别的规则通过AlertService进行分发。低置信度的文档将转交给人工审核。

意义

该指南解决了智能体框架默认无法解决的扩展性、治理、安全和运营问题。它为Java团队提供了一条生产导向的路径，利用现有的JVM工具、CI/CD管道和运营模式来构建自主AI智能体。

来源（英文）

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

本文由人工智能翻译自英文原文，并经过自动审核，确保与原文意思一致。来源已用英文核实。