云端智囊团 —— 基于 Amazon Nova 和 Amazon Bedrock 构建多智能体协作系统

AI 也能开“群聊”搞项目？Amazon 新实验带你组建“AI 梦之队”，让智能协作引爆下一代应用开发！

AI 时代，还在让单个模型硬抗所有需求？

在数字化浪潮席卷全球的今天，开发者们在日常工作中常常面临诸多棘手的问题。例如，面对一个复杂的技术问题（如云计算产品选型+架构优化），需要协调多个专家才能解决，流程繁琐；或者想要快速搭建一个可交互的AI客服或自动化工具，但受限于开发周期和资源限制。

这些问题不仅消耗时间，还可能影响用户体验和业务效率。随着生成式 AI 应用的普及，如果让多个自动化运行的 AI 智能体像一个团队那样协同工作，结果会怎么样？亚马逊云科技推出的“云端智囊团 —— 基于 Amazon Nova 和 Amazon Bedrock 构建多智能体协作系统”，让理想成为现实，完美解决了这个问题。

实验上新：云端智囊团

多智能体协作系统，即一群具有不同“角色”或“技能”的 AI 代理，它们可以沟通、协作，共同完成一个超出单个代理能力的复杂任务。“智囊团”的比喻，形象描述了每个智能体作为团队中的一员，各有专长。

埃森哲曾提出一个智能体蜂巢式分层架构，为企业管理智能体提供参考。在该架构下，不同智能体各司其职，高效协作，共同实现组织目标。

作为亚马逊云科技推出的 AI 智能体管理平台，Amazon Bedrock Agent 的多代理协作（Multi-agent collaboration）功能支持创建一个 Supervisor Agent 负责分析用户查询，并根据需要将任务分配给各个专家代理，与上述架构不谋而合。这种多代理协作模式可以处理复杂的查询，提供全面而专业的回应。

本次实验就是建立在这一功能之上，旨在激发开发者对 Amazon Bedrock Agent 多代理协作功能的创新应用。

实验包含了创建和配置 Individual Agents，设置 Supervisor agent 进行多代理协作，测试和优化整个系统的性能，通过代码部署按揭贷款助理智能体，通过 Amazon Bedrock 控制台、Stremlit 前端运行测试样例并查看日志等内容。

虽然实验使用 Amazon Nova模型和客户服务作为示例，但这个框架可以应用于任何需要多个专业领域协作的场景，如医疗诊断、法律咨询、教育辅导等，也可以从多种基础模型中选择最适合其应用场景的模型，以构建匹配业务需求的智能系统。

实验亮点抢先看

亮点1：多智能体协作，模拟真实业务场景

实验将创建三个 AI Agent：

1. Cloud-Product-Expert：模拟云计算产品专家，快速解答产品功能、定价策略等问题。
2. Cloud-Technical-Expert：模拟云技术支持专家，解决架构设计、性能调优等技术难题。
3. Cloud-Customer-Support：作为主管理员（Supervisor Agent），或者说“总指挥”，自动分析用户需求并分配任务，实现无缝协作。

通过模拟 Amazon 客服系统，开发者可直观学习如何将复杂问题拆解为子任务，由不同智能体协同完成，提升系统灵活性和响应速度，同时保证响应专业度。

亮点2：代码部署+前端交互，全流程实战

从后端逻辑到前端展示，覆盖全链路开发流程，帮助开发者快速构建可落地的 AI 应用。

一方面，开发者可以通过代码部署按揭贷款助理智能体，通过控制台观察多智能体路由协作过程以及浏览多智能体运行过程中产生的 Trace 日志，掌握 Amazon Bedrock Agent 的核心配置逻辑。

另一方面，开发者可以使用 Streamlit Chatbot 前端页面与智能体实时交互，输入测试样例即可查看运行日志，调试更直观。

亮点3：多场景适配，轻松扩展

实验框架不仅适用于 Amazon 客户服务，还可迁移至医疗诊断（如症状分析+治疗建议协作）、法律咨询（合同审查+风险提示）、教育辅导（知识点解析+个性化推荐）等场景。

可以说，开发者只需通过一次体验，就可以掌握通用的多智能体协作模式，降低跨领域开发门槛。

亮点4：Q Developer 加餐

实验还提供了一个安装 Amazon Q 开发者助手的可选项。Amazon Q Developer 是一款基于生成式 AI 的助手，能够回答问题、生成代码、分析和调试代码，以及提供 Amazon 最佳实践建议。

对于想体验 q chat 智能开发辅助工具提升代码相关工作效率的开发者来说，这是一次不可错过的良机。

开发者收益：不止是实验，更是未来竞争力！

首先是核心能力升级，学会如何基于 Amazon Bedrock Agent 构建灵活、可扩展的 AI 协作系统，提升云原生开发能力。更重要的是，通过 Amazon 多智能体路由设计，掌握复杂任务拆解与智能体协作逻辑，为 AI 系统设计提供了可迁移的新思路。而有了 Streamlit 实战经验，也可以快速搭建交互式前端界面，提升产品演示与用户沟通效率。

延伸到业务价值的角度，一是降低开发成本，通过模块化智能体设计，减少重复代码开发，加速迭代。二是提升用户体验，多智能体协作可提供更精准、全面的回答。例如在医疗场景下，患者症状由“诊断智能体”分析后，自动调用“药物推荐智能体”生成方案；在教育场景，学生提问由“知识点解析智能体”处理，再由“练习题生成智能体”输出针对性习题。

此外还能更好支持全球化业务，因为 Amazon 这一框架兼容多语言、多区域需求，可以助力开发者在拓展海外市场工作中大展身手。

Amazon Bedrock的多智能体协作能力，正在重新定义开发者的工作方式。从复杂问题到简单交互，从单点突破到系统化协作，本次实验不仅是一次技术探索，更是通往 AI 驱动未来的通行证。

立即扫码开启实验，成为下一个技术革新引领者！