WORLDTECH拜耳作物科学如何基于Amazon Bedrock AgentCore与AWS Unified Operations构建智能体决策引擎
由 WORLDTECH 译自英文。事实、数字、名称和来源均与英文原文一致。 English
事件经过
一个主管智能体将每个问题分派给专业智能体，专业智能体从相关系统中检索上下文，用户无需自行查找操作栈即可获得答案。拜耳作物科学基于Amazon Bedrock AgentCore构建了智能体决策引擎（ADE），这是一个多智能体平台，让育种人员、分析人员和研究人员能够用自然语言询问其分析平台相关问题。
植物育种决策依赖的数据涵盖基因组学、田间试验、影像、环境条件和模型输出。拜耳作物科学针对这些数据，跨作物、跨地区和跨团队运行数百种机器学习（ML）模型配置，且每次运行都需要可重复并受到治理。
为满足这一要求，拜耳构建了互联决策引擎（CDE），用于部署、编排、监控和复用ML工作流。CDE为育种人员、分析人员、研究人员、数据科学家和数据工程师提供了一致的分析运行方式，同时保留执行历史和运营控制。
随着应用范围扩大，瓶颈从运行工作流转向了理解工作流。人工智能 拜耳作物科学如何基于Amazon Bedrock AgentCore与AWS Unified Operations构建智能体决策引擎 植物育种决策依赖的数据涵盖基因组学、田间试验、影像、环境条件和模型输出。Amazon Web Services是一家总部位于西雅图的云计算公司。
用户如果想了解某个工作流为何失败、某个模型做了什么，或某个结果来自何处，仍需先知道该去检查哪个系统。为弥补这一差距，拜耳构建了智能体决策引擎（ADE），这是一个基于CDE的多智能体自然语言交互界面。
在第一阶段，ADE无需工程师介入即可解决约80%的用户问题。ADE运行于Amazon Bedrock AgentCore之上，这是一项AWS服务，用于大规模构建、连接和优化智能体，支持任意框架或模型。