Multi-Agent Orchestrator
Multi-Agent Orchestrator — гибкая и мощная платформа для управления несколькими AI-агентами и обработки сложных разговоров.
GitHub Repo - https://github.com/awslabs/multi-agent-orchestrator
Что такое Multi-Agent Orchestrator ❓
Multi-Agent Orchestrator представляет собой гибкую платформу для управления несколькими AI-агентами и обработки сложных разговоров. Она интеллектуально маршрутизирует запросы и поддерживает контекст в процессе взаимодействий.
Система предлагает предустановленные компоненты для быстрого развертывания, а также позволяет легко интегрировать пользовательские агенты и решения для хранения сообщений разговоров.
Эта адаптивность делает её подходящей для широкого спектра приложений — от простых чат-ботов до сложных AI-систем, удовлетворяя разнообразные требования и эффективно масштабируясь.
🔖 Основные функции
-
🧠 Интеллектуальная классификация намерений — динамическое маршрутизирование запросов к наиболее подходящему агенту на основе контекста и содержания.
-
🔤 Поддержка двух языков — полностью реализовано на Python и TypeScript.
-
🌊 Гибкие ответы агентов — поддержка как потоковых, так и непотоковых ответов от различных агентов.
-
📚 Управление контекстом — поддержание и использование контекста разговора между несколькими агентами для связных взаимодействий.
-
🔧 Расширяемая архитектура — легкая интеграция новых агентов или настройка существующих в соответствии с вашими конкретными потребностями.
-
🌐 Универсальное развертывание — работает везде — от AWS Lambda до локальной среды или любой облачной платформы.
-
📦 Предустановленные агенты и классификаторы — разнообразие готовых к использованию агентов и несколько реализаций классификаторов.
🏗️ Высокоуровневая схема архитектуры
Процесс начинается с ввода пользователя, который анализируется Классификатором. Классификатор использует как характеристики агентов, так и историю их разговоров, чтобы выбрать наиболее подходящего агента для задачи. После выбора агента он обрабатывает ввод пользователя. Затем оркестратор сохраняет разговор, обновляя историю разговоров агентов, прежде чем передать ответ обратно пользователю.
💬 Демо-приложение
Чтобы быстро понять, как работает Multi-Agent Orchestrator, мы предоставили демо-приложение с несколькими базовыми агентами. Этот интерактивный демостратор демонстрирует возможности оркестратора в удобном интерфейсе. Чтобы узнать больше о настройке и запуске демо-приложения, обратитесь к разделу Demo App.
В записи экрана ниже демонстрируется расширенная версия демо-приложения, использующая 6 специализированных агентов:
-
Travel Agent: Работает на основе Amazon Lex Bot
-
Weather Agent: Использует Bedrock LLM Agent с инструментом для запросов к open-meteo API
-
Restaurant Agent: Реализован как Amazon Bedrock Agent
-
Math Agent: Использует Bedrock LLM Agent с двумя инструментами для выполнения математических операций
-
Tech Agent: Bedrock LLM Agent, предназначенный для ответов на технические вопросы
-
Health Agent: Bedrock LLM Agent, ориентированный на решение вопросов, связанных со здоровьем
Наблюдайте, как система плавно переключается между различными темами — от бронирования рейсов до проверки погоды, решения математических задач и предоставления информации о здоровье. Обратите внимание, как для каждого запроса выбирается подходящий агент, сохраняя связность даже при кратких последующих вводах.
Демо показывает способность системы обрабатывать сложные многоходовые разговоры, сохраняя контекст и используя специализированных агентов в различных доменах.
🎯 Примеры и быстрый старт
Получите практический опыт работы с Multi-Agent Orchestrator через наш разнообразный набор примеров:
-
Готовые к запуску скрипты: Начните локально с нашей коллекцией автономных скриптов на Python и TypeScript.
-
Демо-приложения:
-
Chat Demo App: Исследуйте несколько специализированных агентов, работающих в различных доменах, таких как путешествия, погода, математика и здоровье.
-
E-commerce Support Simulator: Опыт AI-поддержки клиентов с:
-
Автоматическое генерирование ответов на общие запросы
-
Интеллектуальное маршрутизирование сложных вопросов на человеческую поддержку
-
Реальное время чата и общения в стиле электронной почты
-
Взаимодействия с участием человека для сложных случаев
-
-
-
Примеры проектов: Исследуйте наши примеры реализаций в папке examples:
-
chat-demo-app: Веб-интерфейс чата с несколькими специализированными агентами
-
ecommerce-support-simulator: Система поддержки клиентов на базе AI
-
chat-chainlit-app: Чат-приложение, построенное с помощью Chainlit
-
fast-api-streaming: Реализация FastAPI с поддержкой потоковой передачи
-
text-2-structured-output: Преобразование естественного языка в структурированные данные
-
bedrock-inline-agents: Пример Bedrock Inline Agents
-
Все примеры доступны в реализациях на Python и TypeScript. Ознакомьтесь с нашей документацией для получения исчерпывающих руководств по настройке и использованию Multi-Agent Orchestrator!
🌟 Варианты использования и реализации
Откройте для себя креативные реализации и разнообразные применения Multi-Agent Orchestrator:
-
От «Bonjour» до «Boarding Pass»: Многоязычный AI‑чатбот для бронирования рейсов
Эта статья демонстрирует, как построить многоязычного чат‑бота с использованием фреймворка Multi‑Agent Orchestrator. Статья объясняет, как использовать Amazon Lex bot в качестве агента вместе с двумя другими новыми агентами, чтобы сделать его работоспособным на многих языках всего с несколькими строками кода.
-
За пределами автоответов: Создание AI‑системы поддержки электронной коммерции
Эта статья демонстрирует, как построить систему поддержки электронной коммерции на базе AI с несколькими агентами для автоматической поддержки клиентов по электронной почте. Она охватывает архитектуру и настройку специализированных AI‑агентов с использованием фреймворка Multi‑Agent Orchestrator, интегрируя автоматическую обработку с человеческим контролем. Руководство исследует поглощение электронной почты, интеллектуальное маршрутизирование, автоматическое генерирование ответов и человеческую верификацию, предоставляя комплексный подход к балансировке эффективности AI с человеческим опытом в поддержке клиентов.
-
Говори, AI: Озвучивание ваших агентов с Amazon Connect, Lex и Bedrock
Эта статья демонстрирует, как построить AI‑колл‑центр. Она охватывает архитектуру и настройку специализированных AI-агентов с использованием фреймворка Multi-Agent Orchestrator, взаимодействующих с голосом через Amazon Connect и Amazon Lex.
Больше актуальных статей и новостей искусственного интеллекта в моем телеграм-канале — Друг Опенсурса (https://t.me/+Na1B6nIxhCg0MjVi)
Автор: Trappeew1ch
