AWS 創新整合管理模型提升 AI 工作流

Amazon Web Services（AWS）一直是雲端計算領域的先驅，為各行各業的組織提供全面性的雲端解決方案，以加速創新、降低成本和提高效率。近期，AWS 推出了一項創新的整合管理模型，旨在提升 人工智慧（AI） 工作流的效率和靈活性。

背景與挑戰

在建構 AI 工作流 時，一個常見的挑戰是如何將管理的基礎模型（Foundation Models, FMs）与自行開發的成本優化或領域特定的模型相結合，同時不需要重寫整個代理框架。這個挑戰來自於不同模型的兼容性和部署複雜性。為了解決這個問題，AWS 提供了 Amazon SageMaker AI 和 Amazon Bedrock AgentCore 的整合解決方案。

整合解決方案

AWS 的整合解決方案允許用戶將 OpenAI 相容的端點與 Amazon Bedrock AgentCore 執行時環境相結合，從而實現成本優化、資料駐留和模型靈活性。這個解決方案通過將 Qwen 3.5 9B 模型部署在 Amazon SageMaker AI 上，並將其整合到 Strands Agents 多代理系統中，與 Amazon Bedrock 上的模型共同工作。整個工作流程可以被部署到 Amazon Bedrock AgentCore 執行時環境中，實現高效的 AI 工作流 處理。

實現細節

為了實現這個整合解決方案，需要進行以下步驟：

部署 Qwen 3.5 9B 模型在 Amazon SageMaker AI 上，使用 vLLM Deep Learning Container (DLC) 和 ml.g6e.2xlarge 實例。
將 Qwen 3.5 9B 模型整合到 Strands Agents 多代理系統中，使用 OpenAI 相容的 API。
設定 Auto-refreshing Bearer Tokens，以確保長時間運行的代理會話中可以刷新 Bearer Token。
建立 Strands Agents 的代理，使用 httpx.Auth 子類別來實現 Auto-refreshing Bearer Tokens。

未來展望

AWS 的整合管理模型為 AI 工作流 帶來了新的機會和挑戰。隨著 AI 技術的不斷發展和應用，如何更好地整合和管理不同模型和工作流程將成為一個重要的研究方向。通過 AWS 的創新解決方案，組織可以更好地利用 AI 技術，提高效率和競爭力。同時，開發人員也可以透過 AWS 的平台和工具，創建更多的 AI 應用和服務，推動 AI 技術的進一步發展。