Amazon Quick und NVIDIA NeMo Agent Toolkit für spezialisierte Agenten-Workflows

Der Beitrag beschreibt eine Lösung, die Amazon Quick mit dem NVIDIA NeMo Agent Toolkit kombiniert, um spezialisierte Agent-Workflows für Geschäftsanwender zu erstellen. Als Anwendungsfall dient dabei die Lieferkettenrisikoanalyse. Amazon Quick fungiert als Frontend für Geschäftsanwender und bietet einen konversationellen Arbeitsbereich, der Zugriff auf strukturierte Daten, Unternehmenswissen aus Quellen wie Amazon S3, Google Drive, SharePoint, Confluence und internen Webinhalten sowie über 100 vorgefertigte Aktionskonnektoren für Drittsysteme wie Outlook, Slack, Jira und Asana ermöglicht. Nutzer können zudem agentische Workflows über das Model Context Protocol (MCP) aufrufen. Das NVIDIA NeMo Agent Toolkit ist eine quelloffene, framework-agnostische Bibliothek zum Erstellen, Evaluieren, Profilieren und Optimieren agentischer Workflows, die mit LangChain, LlamaIndex, CrewAI, Microsoft Semantic Kernel, Google ADK und benutzerdefinierten Python-Agenten kompatibel ist. In der Lösung nutzen Supply-Chain-Analysten einen Amazon-Quick-Chat-Agenten, um Probleme zu diagnostizieren. Dieser löst einen NeMo-Agent-Toolkit-Workflow aus, der Störungen untersucht, Lieferketten-Tools aufruft (z. B. Bestellrisiko, Bestandsgefährdung, Kundenauswirkungen, Richtlinienabfrage, Logistikoptionen, Maßnahmenempfehlungen), die Empfehlung validiert und einen bewerteten Maßnahmenplan mit Nachweisen, Trace, Latenz und Evaluatormetadaten zurückgibt. Die Architektur umfasst Amazon Quick für die Benutzeroberfläche und den Wissenszugriff, Amazon Bedrock AgentCore als MCP-Gateway und Laufzeitumgebung sowie das NeMo Agent Toolkit für den Backend-Workflow. Die Bereitstellung erfolgt über AWS CloudFormation, AWS CodeBuild und Amazon ECR. Nutzer können ein Dashboard mit Beispieldaten einrichten und Wissensquellen für unstrukturierte Kontexte erstellen.