بناء سير عمل وكيل باستخدام SageMaker AI و Bedrock AgentCore

من التحديات الشائعة في بناء سير عمل وكيلية هو مزج النماذج الأساسية المُدارة مع نماذجك الخاصة المُحسّنة من حيث التكلفة أو الخاصة بمجال معين دون إعادة كتابة إطار عمل الوكيل. يوضح هذا المنشور كيفية دمج نقاط نهاية متوافقة مع OpenAI على Amazon SageMaker AI مع وقت تشغيل Amazon Bedrock AgentCore ونشرها المُدار. تربط البنية ثلاث مسارات لاستضافة النماذج من خلال حاوية Amazon Bedrock AgentCore واحدة: وكيل منسق (Claude Haiku 4.5 على Bedrock) لتصنيف النية وتوجيهها، ووكيل ميزانية (Claude Sonnet 4.6 على Bedrock) لتقسيم الميزانية، ووكيل تحليل مالي (Qwen 3.5 9B على Amazon SageMaker AI) لتحليل الأسهم باستخدام استدعاء الأدوات. يتضمن النشر رموز وصول تُحدَّث تلقائيًا للجلسات طويلة الأمد، باستخدام نمط وكلاء Strands Agents كأدوات، والنشر عبر bedrock-agentcore-starter-toolkit. التحدي الرئيسي هو أن وقت تشغيل Amazon Bedrock AgentCore يقوم تلقائيًا بتجهيز الوكلاء باستخدام OpenTelemetry، لكن نقاط نهاية SageMaker المتوافقة مع OpenAI لا تحصل على تتبع تلقائي للرموز. يتضمن الحل إصدار نطاقات gen_ai.chat يدويًا تغطي استدعاء وكيل SageMaker واستخراج استخدام الرموز من AgentResult.metrics.accumulated_usage في Strands. بالإضافة إلى ذلك، يجب تعيين stream_options: {"include_usage": True} لأن vLLM لا يتضمن جزء استخدام في الاستجابات المتدفقة افتراضيًا. يغطي المنشور أيضًا الإعداد خطوة بخطوة، ومثالًا لمخرجات التتبع، والدروس المستفادة الرئيسية، وتوسيع النمط ليشمل نماذج مضبوطة بدقة، والاختبار A/B مع مكونات الاستدلال، والتوجيه المراعي للتكلفة.