Amazon Quick dan NVIDIA NeMo Agent Toolkit untuk Alur Kerja Agen Khusus

Postingan ini menjelaskan solusi yang menggabungkan Amazon Quick dan NVIDIA NeMo Agent Toolkit untuk menciptakan alur kerja agen khusus bagi pengguna bisnis, dengan fokus pada kasus penggunaan risiko rantai pasok. Amazon Quick berfungsi sebagai antarmuka depan bagi pengguna bisnis, menyediakan ruang kerja percakapan untuk mengakses data terstruktur, pengetahuan perusahaan dari sumber seperti Amazon S3, Google Drive, SharePoint, Confluence, dan konten web internal, serta lebih dari 100 konektor aksi bawaan ke sistem pihak ketiga seperti Outlook, Slack, Jira, dan Asana. Pengguna juga dapat memanggil alur kerja agen melalui Model Context Protocol (MCP). NVIDIA NeMo Agent Toolkit adalah pustaka sumber terbuka yang tidak terikat kerangka kerja untuk membangun, mengevaluasi, membuat profil, dan mengoptimalkan alur kerja agen, kompatibel dengan LangChain, LlamaIndex, CrewAI, Microsoft Semantic Kernel, Google ADK, dan agen Python kustom. Dalam solusi ini, analis rantai pasok menggunakan agen obrolan Amazon Quick untuk mendiagnosis masalah, yang memicu alur kerja NeMo Agent Toolkit yang menyelidiki gangguan, memanggil alat rantai pasok (misalnya, risiko pesanan pembelian, eksposur inventaris, dampak pelanggan, pencarian kebijakan, opsi logistik, rekomendasi mitigasi), memvalidasi rekomendasi, dan mengembalikan rencana mitigasi yang diperingkatkan dengan bukti, jejak, latensi, dan metadata evaluator. Arsitekturnya mencakup Amazon Quick untuk antarmuka pengguna dan akses pengetahuan, Amazon Bedrock AgentCore sebagai gateway MCP dan runtime, serta NeMo Agent Toolkit untuk alur kerja backend. Deployment menggunakan AWS CloudFormation, AWS CodeBuild, dan Amazon ECR. Pengguna dapat mengatur dasbor menggunakan data sampel dan membuat sumber pengetahuan untuk konteks tidak terstruktur.