เกิดอะไรขึ้น
บทความใหม่จาก AWS Machine Learning ระบุว่า agent ที่ทำงานอยู่ใน notebook นั้นแตกต่างจาก agent ที่รันอยู่บนระบบ production จริง ซึ่งเป็นการปูทางไปสู่คำแนะนำเรื่องการย้ายระบบ
คำแนะนำนี้ครอบคลุมการย้าย LangGraph customer support agent ไปยัง Amazon Bedrock AgentCore ใน 2 ระยะ โดยระยะแรกคือการนำ Runtime, Gateway และ Memory มาใช้ ก่อนที่จะเปลี่ยนไปใช้การวางแผนที่ขับเคลื่อนด้วยโมเดล (model-driven planning) ร่วมกับ Strands Agents ในระยะถัดไป
เหตุใดจึงสำคัญ
ต้นแบบ agent จำนวนมากทำงานได้ดีเมื่อทดสอบแบบแยกเดี่ยว แต่กลับไม่ตอบโจทย์ข้อกำหนดของระบบ production ในด้านความน่าเชื่อถือ ความสามารถในการขยายขนาด และการจัดการดูแลระบบ การใช้ Bedrock AgentCore จึงช่วยให้มีแนวทางที่เป็นระบบสำหรับการพัฒนา workload เหล่านี้ให้เติบโตเต็มที่
แนวทางแบบแบ่งขั้นตอนนี้ช่วยให้ทีมงานสามารถย้ายส่วนประกอบต่างๆ ได้ทีละส่วน พร้อมกับลดภาระด้านการปฏิบัติงานไปด้วย แทนที่จะต้องเขียนระบบใหม่ทั้งหมดในคราวเดียวซึ่งมีความเสี่ยงสูง
ข้อเท็จจริงสำคัญ
การย้ายระบบนี้ใช้กับ LangGraph customer support agent
ระยะที่หนึ่งของการย้ายระบบคือการนำ agent เข้าสู่ Runtime, Gateway และ Memory ของ Bedrock AgentCore
ระยะที่สองคือการนำการวางแผนที่ขับเคลื่อนด้วยโมเดลมาใช้บน Strands Agents
การย้ายระบบนี้ช่วยลดภาระด้านการปฏิบัติงานไปพร้อมกันตลอดกระบวนการ
สิ่งที่ต้องจับตาดูต่อไป
ทีมงานที่รัน agent บน notebook ควรจับตาดูรูปแบบที่ช่วยแก้ปัญหาช่องว่างของระบบ production เช่น memory การจัดเส้นทาง (routing) และการกำกับดูแล (governance)
แนวทางการย้ายระบบแบบสองขั้นตอนนี้อาจบ่งชี้ถึงทิศทางที่ฟีเจอร์ต่างๆ ของ Bedrock AgentCore เช่น Strands Agents จะพัฒนาต่อไปเพื่อรองรับกรณีการใช้งาน agentic ที่กว้างขึ้น