Află cum să construiești sisteme AI multi-agent gata de producție folosind Strands, framework-ul open-source AWS. Descoperă cum să creezi agenți specializați care colaborează pentru a genera rapoarte de business intelligence și pentru a automatiza fluxuri de lucru complexe.
Peisajul inteligenței artificiale s-a schimbat fundamental odată cu apariția sistemelor multi-agent sofisticate, capabile să colaboreze pentru a rezolva probleme complexe de business. În loc să se bazeze pe un singur model AI monolitic pentru toate sarcinile, organizațiile descoperă acum puterea agenților specializați care lucrează în echipă, fiecare aducând la masă capabilități și expertiză unică. Această abordare reprezintă o schimbare de paradigmă în modul în care privim automatizarea AI, trecând de la sisteme simple de întrebări-răspuns la echipe coordonate de agenți inteligenți care pot cerceta, analiza, sintetiza și recomanda soluții cu o sofisticare remarcabilă. În acest ghid complet, vom explora cum să construiești sisteme multi-agent gata de producție folosind Strands, un framework open-source de la Amazon Web Services care face dezvoltarea agenților accesibilă, flexibilă și puternică. Indiferent dacă vrei să automatizezi raportarea business intelligence, să eficientizezi fluxurile operaționale sau să creezi sisteme inteligente de cercetare, înțelegerea orchestrării mai multor agenți specializați devine o cunoaștere esențială pentru echipele moderne de dezvoltare.
Sistemele AI multi-agent reprezintă o abatere fundamentală de la abordările AI tradiționale cu un singur model. În loc să ceri unui singur model AI să gestioneze fiecare aspect al unei sarcini complexe, sistemele multi-agent descompun problemele pe domenii specializate, fiecare agent devenind expert pe aria sa. Această abordare arhitecturală reflectă modul în care lucrează echipele umane într-o organizație—o echipă de marketing, una de cercetare, una financiară și una operațională aduc fiecare cunoștințe și unelte specializate pentru a rezolva aspecte diferite ale unei provocări de business mai mari. În contextul AI, asta înseamnă că poți avea un agent specializat în colectarea și procesarea informațiilor în timp real din surse de știri, altul focalizat pe analiza sentimentului și trenduri din social media, un al treilea dedicat cercetării concurenței și analizei de piață, și încă unul responsabil cu sintetizarea tuturor acestor informații în recomandări strategice acționabile. Puterea acestei abordări stă în capacitatea ei de a gestiona complexitatea prin specializare, de a îmbunătăți acuratețea prin perspective diverse, de a permite procesarea paralelă a sarcinilor și de a crea sisteme mai ușor de întreținut și scalat. Implementate corect, sistemele multi-agent pot realiza în minute ceea ce unei echipe umane i-ar lua ore sau zile, păstrând în același timp nuanța și contextul care fac business intelligence-ul cu adevărat valoros.
Drumul către framework-urile moderne pentru agenți, precum Strands, reflectă îmbunătățirile dramatice ale capabilităților modelelor lingvistice de mari dimensiuni din ultimii ani. În primele zile ale agenților AI, în jurul anului 2023 când a fost publicată lucrarea ReAct (Reasoning and Acting), dezvoltatorii trebuiau să construiască logici de orchestrare extrem de complexe pentru a face modelele lingvistice să folosească unelte și să raționeze în mod fiabil. Modelele nu erau antrenate să acționeze ca agenți—erau concepute în principal pentru conversații în limbaj natural. Asta însemna că dezvoltatorii scriau instrucțiuni complexe în prompturi, construiau parsere personalizate pentru a extrage apeluri de unelte din output-uri și implementau logică de orchestrare sofisticată doar pentru funcționalități de bază ale agentului. Chiar și așa, obținerea unui output JSON sintactic corect sau respectarea strictă a unui format era o provocare majoră. Echipele petreceau luni întregi reglând și ajustând implementările de agenți pentru a le aduce la nivel de producție, iar orice schimbare a modelului necesita adesea refacerea întregului sistem. Între timp, peisajul s-a transformat dramatic. Modelele lingvistice moderne precum Claude, GPT-4 și altele au capabilități native de folosire a uneltelor și de raționament, direct din antrenament. Acestea știu să apeleze funcții, să aleagă ce unelte să utilizeze și să rezolve sarcini complexe cu ghidare minimă. Această evoluție a făcut ca framework-urile complexe de orchestrare, necesare în 2023, să devină o povară inutilă. Strands a fost construit tocmai pe această realizare—de ce să construiești workflow-uri complexe când modelele moderne pot gestiona singure raționamentul și planificarea? Această trecere de la orchestrare complexă la simplitate model-driven face Strands atât de puternic și reprezintă viitorul dezvoltării agenților.
Strands Agents este un SDK open-source dezvoltat de AWS care adoptă o abordare fundamental diferită pentru construirea agenților AI. În loc să solicite dezvoltatorilor să definească workflow-uri complexe, mașini de stare sau logică de orchestrare, Strands valorifică capabilitățile modelelor lingvistice moderne pentru a gestiona autonom planificarea, raționamentul și selecția uneltelor. Framework-ul este construit pe un principiu simplu, dar puternic: un agent este combinația a trei componente de bază—un model, un set de unelte și un prompt. Atât. Definiți ce model doriți să folosiți (Claude, GPT-4, Llama sau orice alt model capabil), specificați ce unelte are la dispoziție agentul (fie unelte integrate, funcții Python personalizate sau servere MCP) și scrieți un prompt clar despre ce doriți ca agentul să facă. Modelul folosește apoi propriile abilități de raționament pentru a rezolva restul. Ce face Strands cu adevărat revoluționar este independența completă față de model și furnizor. Nu sunteți blocați în AWS Bedrock—deși este o opțiune excelentă. Puteți folosi modele OpenAI, Claude de la Anthropic prin API-ul lor, modelele Llama de la Meta, modele locale prin Ollama sau aproape orice furnizor LLM prin LiteLLM. Această flexibilitate vă permite să începeți dezvoltarea cu un model local pentru iterații rapide, să treceți la un model mai puternic pentru producție sau chiar să schimbați complet furnizorul fără să rescrieți codul agentului. Framework-ul se integrează perfect și cu alte framework-uri populare pentru agenți, precum CrewAI și LangGraph, și are suport nativ pentru servere Model Context Protocol (MCP), ceea ce înseamnă că puteți accesa un ecosistem întreg de unelte și integrări pre-construite. În plus, Strands include suport integrat pentru memoria conversației și gestionarea sesiunilor, fiind potrivit atât pentru sarcini simple one-off, cât și pentru interacțiuni complexe cu mai multe replici.
Să începi cu Strands este remarcabil de simplu, acesta fiind unul dintre cele mai mari atuuri ale framework-ului. Procesul de configurare implică doar câțiva pași de bază pe care orice dezvoltator Python îi poate parcurge în câteva minute. Mai întâi, creezi un nou director de proiect și setezi mediul Python. Creezi un fișier requirements.txt unde specifici dependențele—cel puțin pachetul strands și strands-agents, dar poți adăuga și alte pachete în funcție de uneltele dorite. Urmează să creezi un fișier .env unde stochezi variabilele de mediu, în special credențialele pentru furnizorul LLM ales. Dacă folosești AWS Bedrock, va trebui să configurezi permisiunile IAM în contul AWS. Intri în consola IAM, selectezi utilizatorul, atașezi politica Bedrock pentru a acorda permisiuni și creezi chei de acces pentru acces programatic. Aceste chei se stochează în siguranță în fișierul .env ca AWS_ACCESS_KEY_ID și AWS_SECRET_ACCESS_KEY. Dacă folosești un alt furnizor, precum OpenAI, vei stoca cheia API aferentă. Apoi creezi fișierul principal Python—să-i spunem strands_demo.py. În acest fișier, imporți componentele necesare din Strands, instanțiezi un agent cu modelul și uneltele alese și îi dai o sarcină de rezolvat. Frumusețea Strands este că această întreagă configurare, de la crearea proiectului până la rularea primului agent, poate fi realizată în mai puțin de cinci minute. Framework-ul gestionează toată complexitatea buclei agentului, parsarea output-urilor, apelarea uneltelor și gestionarea contextului. Tu doar definești ce vrei, iar modelul se ocupă de raționament.
Pentru a înțelege cum funcționează Strands în practică, să parcurgem cel mai simplu exemplu—crearea unui agent cu unealta calculator. Acest exemplu demonstrează conceptele de bază pe care le vei folosi în sisteme mai complexe. Începi prin a importa clasa Agent din biblioteca Strands și unealta calculator din biblioteca de unelte Strands. Apoi instanțiezi un obiect Agent, transmițându-i unealta calculator. Creezi un prompt simplu în care ceri agentului să calculeze rădăcina pătrată a lui 1764. Rezultatul îl atribui unei variabile și îl afișezi. Sunt doar patru linii de cod. Când rulezi scriptul, agentul primește promptul, deduce că trebuie să folosească unealta calculator pentru a găsi rădăcina pătrată, apelează calculatorul cu inputul potrivit, primește rezultatul (42) și ți-l returnează. În spate, are loc un proces sofisticat—modelul interpretează cererea în limbaj natural, determină ce unealtă este potrivită, formatează corect apelul, îl execută și sintetizează rezultatul înapoi în limbaj natural. Dar din perspectiva ta ca dezvoltator, sunt doar patru linii de cod. Această simplitate este ideea de bază din spatele filozofiei Strands. Framework-ul gestionează toată orchestrarea, parsarea și managementul, lăsându-te să te concentrezi pe definirea a ceea ce vrei să facă agenții, nu pe cum să o facă.
Deși Strands vine cu unelte predefinite precum calculatorul, adevărata putere apare atunci când creezi unelte personalizate adaptate nevoilor tale. Crearea unei unelte personalizate în Strands este elegant de simplă. Scrii o funcție Python care face ceea ce dorești, o decorezi cu @tool și adaugi un docstring care descrie ce face funcția. Acest docstring este crucial—agentul îl citește ca să știe ce face unealta și când să o folosească. De exemplu, dacă vrei să creezi o unealtă care adună două numere, scrii o funcție add_numbers cu docstring-ul „Adună două numere”, apoi implementezi logica de adunare. Agentul va interpreta docstring-ul, va înțelege că unealta adună numere și o va folosi ori de câte ori are nevoie să efectueze o adunare. Poți crea unelte pentru orice poate face codul Python—accesare API-uri, interogare baze de date, procesare fișiere, apelare servicii externe sau calcule complexe. Decoratorul @tool se ocupă de toată înregistrarea și integrarea cu framework-ul agentului. Poți folosi și servere MCP (Model Context Protocol) ca unelte, ceea ce deschide un întreg ecosistem de integrări pre-construite. Strands include și o bibliotecă de unelte integrate pentru managementul memoriei, operațiuni pe fișiere, interacțiuni cu servicii AWS și altele. Această combinație de unelte personalizate și integrări predefinite îți permite să creezi rapid capabilități puternice pentru agenți, fără a reinventa roata.
Adevărata putere a Strands se manifestă atunci când treci de la agenți singulari la echipe de agenți specializați care lucrează împreună. Aici poți construi sisteme sofisticate care abordează probleme complexe de business. Abordarea este directă: creezi mai mulți agenți, fiecare cu rol, unelte și expertiză specifice. Un agent poate fi specializat în colectarea de informații din surse de știri, altul în analiza sentimentelor din social media, un al treilea în cercetarea concurenței, iar un al patrulea în sintetizarea tuturor acestor informații în recomandări strategice. Fiecare agent are acces la unelte diferite, potrivite rolului său. Agentul de știri are unelte pentru scraping și parsing al site-urilor de știri. Agentul de analiză a sentimentului are unelte pentru procesarea textului și evaluarea tonului emoțional. Agentul de cercetare are unelte pentru interogarea bazelor de date și compilarea informațiilor. Agentul de sinteză are unelte pentru formatare și organizare de rapoarte. Orchestrarea acestor agenți se face prin transmiterea sarcinilor între ei, fiecare contribuind cu expertiza sa la obiectivul general. Frumusețea acestei abordări constă în faptul că reflectă modul în care lucrează echipele umane—nu ai cere tuturor să facă totul; ai lăsa specialiștii să rezolve aria lor și să pună rezultatele la un loc. Cu Strands, poți implementa acest model în cod, creând sisteme inteligente mai capabile, mai ușor de întreținut și mai scalabile decât abordările monolitice cu un singur agent.
Pentru a ilustra puterea sistemelor multi-agent în practică, să examinăm un exemplu concret: construirea unui sistem automatizat de business intelligence care generează rapoarte cuprinzătoare pe orice subiect. Acest sistem demonstrează colaborarea mai multor agenți specializați pentru a produce analize sofisticate. Sistemul include un agent de conținut responsabil cu colectarea și procesarea știrilor live din surse precum TechCrunch, extrăgând articole relevante și rezumând punctele cheie. Un agent analist de social media simulează analiza conversațiilor online, identificând trenduri de sentiment și subiecte de discuție principale. Un agent specialist de cercetare compilează informații de fundal, cercetează jucători cheie din domeniu și creează cronologii ale evenimentelor importante. Un agent expert strategic analizează dinamica pieței, peisajul concurențial și identifică oportunități. Un agent de analiză a sentimentului evaluează tonul emoțional al surselor și oferă perspective psihologice despre sentimentul părților interesate. Un agent de recomandări generează sfaturi strategice acționabile cu pași concreți de implementare. În final, un agent de sinteză executivă combină toate insight-urile celorlalți agenți într-un raport coerent, gata de prezentare. Fiecare agent are un rol specific, unelte potrivite și instrucțiuni clare despre ce să urmărească. Când pui sistemului o întrebare precum „Ce se întâmplă acum cu OpenAI?”, sistemul intră în acțiune. Agentul de conținut accesează TechCrunch și colectează ultimele articole despre OpenAI. Agentul de cercetare compilează informații despre companie și evoluții cheie. Agentul de sentiment analizează tonul acoperirii. Agentul strategic identifică implicații de piață. Agentul de sinteză adună totul într-un raport coerent. Întregul proces durează câteva minute și produce o analiză care ar lua unei echipe umane ore întregi. Aceasta este puterea sistemelor multi-agent bine orchestrate.
Experimentează cum FlowHunt automatizează fluxurile tale de conținut AI și SEO — de la cercetare și generare de conținut la publicare și analiză — totul într-un singur loc.
Unul dintre cele mai practice aspecte ale construirii sistemelor multi-agent este crearea de unelte personalizate care conectează agenții la surse de date reale. Să vedem cum poți construi o unealtă care preia titluri de știri AI de pe TechCrunch, utilizată de agentul de conținut în sistemul nostru de business intelligence. Unealta începe cu un docstring clar care descrie exact ce face: „Preia titluri de știri AI de pe TechCrunch.” Această descriere este crucială pentru că agentul o citește pentru a ști când și cum să folosească unealta. Unealta specifică apoi argumentele—în acest caz, ar putea primi o interogare de căutare sau un subiect ca input. De asemenea, descrie ce returnează—un șir de titluri de știri, separate prin pipe. Implementarea efectivă presupune definirea URL-ului pentru scraping, setarea headerelor HTTP potrivite pentru a evita blocarea, trimiterea cererii către website, verificarea codurilor de răspuns, parsarea HTML pentru extragerea titlurilor și returnarea rezultatului în formatul specificat. Gestionarea erorilor este importantă aici—îți dorești ca eventualele eșecuri de rețea, erori de parsare sau alte probleme să fie tratate elegant. Unealta poate include logare pentru depanare și pentru a înțelege ce se întâmplă când agentul o folosește. Odată creată și decorată cu @tool, agentul poate folosi unealta oricând are nevoie să colecteze informații de știri. Agentul nu trebuie să știe cum să facă scraping sau să parseze HTML—știe doar că această unealtă există, ce face și când să o folosească. Această separare a responsabilităților face sistemul mai ușor de întreținut și îți permite să actualizezi sursele de date fără să schimbi logica agentului.
Unul dintre cele mai mari atuuri ale Strands este flexibilitatea în alegerea modelelor și configurarea furnizorilor. Nu ești blocat într-un anumit model sau furnizor, așa că poți alege cea mai bună unealtă pentru cazul tău de utilizare și buget. Implicit, Strands caută credențiale AWS și folosește Amazon Bedrock, care oferă acces la mai multe modele, inclusiv Claude, Llama și altele. Totuși, dacă preferi modelele OpenAI, procesul e direct. Importezi clasa modelului OpenAI din Strands, o instanțiezi cu ID-ul modelului dorit („gpt-3.5-turbo” sau „gpt-4”) și o transmiți agentului. Codul agentului rămâne identic—doar configurația modelului se schimbă. Această flexibilitate se extinde și la alți furnizori. Poți folosi Claude de la Anthropic direct prin API-ul lor, Llama de la Meta prin Llama API, modele locale prin Ollama pentru dezvoltare și testare sau aproape orice alt furnizor prin LiteLLM. Asta înseamnă că poți începe dezvoltarea cu un model local rapid și ieftin pentru iterații rapide, apoi să treci la un model mai puternic pentru producție fără să schimbi codul agentului. Poți, de asemenea, experimenta cu diferite modele pentru a vedea care funcționează cel mai bine pentru cazul tău de utilizare. Unele modele pot fi mai bune la raționament, altele la respectarea instrucțiunilor, altele la domenii specifice. Posibilitatea de a schimba modelele fără a rescrie codul este un avantaj major pe care Strands îl oferă față de framework-urile mai rigide.
Pe măsură ce sistemele tale multi-agent devin mai sofisticate, vei dori să implementezi pattern-uri avansate precum comunicarea și handoff-ul între agenți. Aceste pattern-uri permit agenților să delege sarcini altor agenți, creând sisteme ierarhice sau în rețea. În pattern-ul handoff, un agent recunoaște că o sarcină este în afara expertizei sale și o transmite unui alt agent mai potrivit. De exemplu, în sistemul nostru de business intelligence, agentul de conținut poate colecta articole brute, iar apoi transmite analiza sentimentului către agentul specializat pe această sarcină. Agentul de sentiment procesează articolele și returnează analiza, pe care agentul de conținut o poate include ulterior în raport. Acest model reflectă modul de lucru al echipelor umane—când cineva întâmpină o problemă în afara expertizei, o transmite unui specialist. Strands sprijină aceste pattern-uri prin funcționalitatea agent-as-tool, unde un agent poate fi folosit ca unealtă de un alt agent. Asta creează sisteme ierarhice puternice, unde agenți de nivel înalt pot coordona agenți specializați de nivel inferior. Poți implementa și pattern-uri swarm, unde mai mulți agenți lucrează în paralel la aspecte diferite ale unei probleme, iar rezultatele sunt apoi agregate. Aceste pattern-uri avansate îți permit să construiești sisteme de complexitate arbitrară, de la handoff între doi agenți la rețele elaborate cu zeci de agenți specializați colaborând pentru un obiectiv comun.
Integrarea Strands cu serviciile AWS este deosebit de puternică pentru organizațiile care folosesc deja ecosistemul AWS. Poți crea unelte care interacționează cu servicii AWS precum S3 pentru stocare fișiere, DynamoDB pentru baze de date, Lambda pentru computing serverless și multe altele. Astfel, agenții tăi nu doar că pot colecta și analiza informații, ci pot și acționa în infrastructura AWS. De exemplu, un agent poate să genereze un raport și să-l salveze automat în S3 sau să interogheze date din DynamoDB pentru a le folosi în analiză. Dincolo de AWS, Strands permite integrarea cu aproape orice API extern prin unelte personalizate. Poți crea unelte care apelează REST API-uri, interacționează cu webhooks, interoghează servicii terțe sau integrează orice alt sistem extern folosit de business-ul tău. Această extensibilitate face ca Strands să devină sistemul nervos central al infrastructurii tale de automatizare, coordonând activități pe tot stack-ul tehnologic. Combinația dintre integrarea AWS și suportul pentru API-uri externe face ca Strands să fie potrivit pentru construirea de sisteme enterprise care trebuie să interacționeze cu medii tehnologice complexe și eterogene.
Deși Strands face dezvoltarea ușoară, implementarea agenților în producție necesită atenție la mai mulți factori. În primul rând, trebuie să te gândești unde vor rula agenții. Strands poate rula oriunde rulează Python—pe mașina locală pentru dezvoltare, pe instanțe EC2 pentru deployment tradițional, pe Lambda pentru execuție serverless, pe EKS pentru deployment Kubernetes sau pe orice altă platformă de compute. Fiecare opțiune are considerente diferite legate de scalare, cost și management. Trebuie să te gândești și la cum vor fi declanșați agenții. Vor rula pe bază de programare? Vor fi declanșați prin apeluri API? Vor răspunde la evenimente? Strands se integrează cu diverse mecanisme de triggering, dar trebuie să proiectezi asta atent în funcție de caz. Securitatea este o considerație critică. Agenții au acces la credențiale, chei API și potențial date sensibile. Trebuie să te asiguri că acestea sunt gestionate sigur, de obicei prin variabile de mediu sau AWS Secrets Manager și nu hardcodate. Trebuie să implementezi logare și monitorizare corespunzătoare pentru a înțelege ce fac agenții și a identifica rapid problemele. Gestionarea erorilor este esențială în producție—agenții trebuie să trateze elegant eșecurile, să retrimită unde este cazul și să notifice când apar probleme. În final, trebuie să implementezi rate limiting și control al costurilor pentru a evita cheltuieli necontrolate cu apeluri API sau inferență model.
Deși Strands este puternic și elegant, e util să înțelegi cum se compară cu alte framework-uri populare precum CrewAI și LangGraph. CrewAI pune accent pe orchestrarea agenților în echipă, cu focus pe definirea rolurilor și ierarhiilor. CrewAI oferă structură suplimentară care poate fi utilă pentru sisteme complexe, dar adaugă și complexitate. LangGraph, construit peste LangChain, oferă o abordare bazată pe graf pentru orchestrare, permițând definirea explicită a mașinilor de stare și workflow-urilor. Asta îți dă mai mult control, dar necesită mai mult design upfront. Strands abordează problema diferit—are încredere în model pentru raționament și planificare, necesitând mai puțină definire explicită a workflow-ului. Asta face dezvoltarea mai rapidă cu Strands, dar poate fi mai puțin potrivit pentru sisteme care cer comportamente foarte determinate/deterministice. Vestea bună e că aceste framework-uri nu sunt exclusive. Strands poate funcționa alături de CrewAI și LangGraph, astfel încât să folosești cea mai bună unealtă pentru fiecare parte a sistemului tău. Pentru dezvoltare rapidă și sisteme care beneficiază de raționament model-driven, Strands excelează. Pentru workflow-uri controlate explicit, LangGraph poate fi mai bun. Pentru sisteme de echipă cu ierarhii clare, CrewAI poate fi alegerea corectă. Înțelegerea punctelor tari și slabe ale fiecărui framework te ajută să iei decizii arhitecturale potrivite cazului tău.
Construirea sistemelor multi-agent eficiente presupune mai mult decât cunoașterea framework-ului tehnic—presupune design de sistem atent. În primul rând, definește clar rolul și expertiza fiecărui agent. Pentru ce e responsabil acest agent? Ce unelte îi trebuie? La ce trebuie să fie atent? O definiție clară a rolului face agenții mai eficienți și mai ușor de depanat. În al doilea rând, scrie prompturi clare și specifice. Promptul e modul în care comunici cu agentul, deci investește timp în claritate și cuprindere. Descrie rolul agentului, ce să urmărească, ce să evite, ce format vrei pentru output. În al treilea rând, dă agenților unelte adecvate. Un agent cu prea multe unelte se poate confuza; cu prea puține, nu-și poate îndeplini sarcina. Gândește-te atent ce unelte chiar îi trebuie fiecărui agent. În al patrulea rând, testează agenții individual înainte de integrarea în sistem. Asigură-te că fiecare agent funcționează corect izolat înainte de a coordona mai mulți împreună. În al cincilea rând, implementează gestionarea erorilor și logarea. Când ceva nu merge, trebuie să înțelegi de ce. În al șaselea rând, începe simplu și adaugă treptat complexitate. Construiește mai întâi un sistem cu doi agenți înainte de a trece la unul cu zece. În al șaptelea rând, monitorizează comportamentul agenților în producție. Urmărește ce fac, cât durează, ce erori întâmpină și dacă își ating obiectivele. Aceste date sunt inestimabile pentru optimizare și depanare.
Domeniul sistemelor AI multi-agent evoluează rapid, iar Strands este poziționat în avangarda acestei evoluții. Pe măsură
Strands este un SDK open-source, independent de model, dezvoltat de AWS, care simplifică dezvoltarea agenților folosind capabilitățile moderne ale LLM pentru raționament și utilizarea uneltelor. Spre deosebire de framework-urile complexe de orchestrare, Strands adoptă o abordare model-driven, unde agenții sunt definiți cu doar trei componente: un model, unelte și un prompt. Suportă orice furnizor LLM, inclusiv Amazon Bedrock, OpenAI, Anthropic și modele locale, și se integrează perfect cu alte framework-uri precum CrewAI și LangGraph.
Pentru a începe cu Strands, creează un fișier requirements.txt cu dependențele necesare, configurează un fișier .env cu credențialele AWS (sau ale altui furnizor LLM) și creează fișierul principal Python. Va trebui să configurezi permisiunile IAM pentru Bedrock în contul AWS, să generezi chei de acces, iar apoi poți inițializa un agent cu un model, unelte și un prompt în doar câteva linii de cod.
Da, Strands este complet independent de model. Poți folosi modele de la Amazon Bedrock, OpenAI, Anthropic, Llama de la Meta prin Llama API, Ollama pentru dezvoltare locală și mulți alți furnizori prin LiteLLM. Poți schimba furnizorii fără să modifici codul de bază al agentului, ceea ce îl face flexibil pentru diverse cazuri de utilizare și preferințe.
Sistemele multi-agent îți permit să împarți sarcini complexe în roluri specializate, fiecare cu expertiză și unelte specifice. Această abordare permite procesare paralelă, gestionare mai bună a erorilor, acuratețe sporită prin perspective diverse și un cod mai ușor de întreținut. Pentru business intelligence, agenții specializați pot colecta simultan știri, analiza sentiment, cerceta concurența și sintetiza concluzii în rapoarte acționabile.
FlowHunt oferă capabilități de automatizare a workflow-urilor care completează sistemele multi-agent prin orchestrarea proceselor complexe, gestionarea fluxului de date între agenți, programarea și monitorizarea execuțiilor și oferirea de vizibilitate asupra performanței agenților. Împreună, FlowHunt și framework-urile multi-agent precum Strands creează sisteme de automatizare inteligente, end-to-end, capabile să gestioneze procese sofisticate de business.
Arshia este Inginer de Fluxuri AI la FlowHunt. Cu o pregătire în informatică și o pasiune pentru inteligența artificială, el este specializat în crearea de fluxuri eficiente care integrează instrumente AI în sarcinile de zi cu zi, sporind productivitatea și creativitatea.
Combină puterea sistemelor AI multi-agent cu automatizarea workflow-urilor FlowHunt pentru a crea procese de business inteligente, auto-coordonate, care generează insight-uri la scară largă.
Învață cum să construiești agenți AI sofisticați cu acces la sistemul de fișiere, să implementezi strategii de context offloading și să optimizezi utilizarea to...
Explorează cadrele multi-agent Crew.ai și Langchain. Crew.ai excelează la colaborare și împărțirea sarcinilor, ideal pentru simulări complexe, în timp ce Langch...
Află cum să creezi agenți AI care gestionează întreaga operațiune Bexio, de la managementul contactelor la automatizarea proiectelor, crescând productivitatea c...
Consimțământ Cookie
Folosim cookie-uri pentru a vă îmbunătăți experiența de navigare și a analiza traficul nostru. See our privacy policy.
