Ang integrasyon ng mga generative AI agents sa mga proseso ng negosyo ay inaasahang lalago nang mabilis habang nagsisimulang samantalahin ng mga organisasyon ang kanilang potensyal. Sa pag-unlad ng multimodal AI na may kakayahang mag-interpret at lumikha ng teksto, mga imahe, audio, at video, ang mga aplikasyon para sa mga teknolohiyang ito ay nakatakdang magpalawak nang malaki. Tinalakay ng artikulong ito ang agentic AI architecture at ang pagpapatupad nito. Ang mga generative AI agents ay nagbago sa tanawin ng AI sa mga nakaraang taon, salamat sa mga pagsulong sa malalaking modelo ng wika (LLMs) at pagproseso ng likas na wika (NLP). Ang mga kumpanya tulad ng Anthropic, Cohere, at Amazon ay nakabuo ng mga advanced na modelo ng wika na may kasanayan sa paglikha ng nilalamang katulad ng tao sa iba't ibang modality, na nagbabago sa paraan ng pag-incorporate ng mga negosyo ng AI. Ipinapakita ng mga AI agents na ito ang versatility, na nagsasagawa ng mga gawain tulad ng malikhaing pagsulat, pagbuo ng code, pagsusuri ng data, at marami pang iba. Ang kanilang kakayahang makipag-ugnayan sa matalinong diyalogo at nagbibigay ng mga konteksto-sensitibong tugon ay nagpapabuti sa mga diskarte ng mga negosyo sa paglutas ng problema, serbisyo sa customer, at pagbabahagi ng kaalaman. Kabilang sa epekto ng mga generative AI agents ang pag-aangat sa mga kakayahan ng tao sa pamamagitan ng synchronous at asynchronous na mga pattern. Sa synchronous orchestration, isang supervisor agent ang nagko-coordinate ng multi-agent na pakikipagtulungan, na maayos na nagdidirekta ng impormasyon at mga gawain, na nagbibigay-daan sa mga negosyo na i-delegate ang mga paulit-ulit na gawain. Sa kabaligtaran, ang asynchronous choreography ay nagpapahintulot sa mga agent na mag-operate nang nakapag-iisa sa isang event-driven na paraan, na lumilikha ng mga workflow batay sa kanilang mga interaksyon, na nagpapahusay sa karanasan ng customer at nagpapabuti sa kasiyahan at katapatan. Ang agentic AI architecture ay kumakatawan sa isang makabuluhang ebolusyon sa automation ng proseso, na nagbibigay-daan sa mga negosyo na harapin ang mga kumplikadong problema na may minimal na partisipasyon ng tao. Ito ay gumagamit ng maraming AI agents na nagtutulungan, na nagpapakita ng layunin o nakatuon na pag-uugali at kakayahang umangkop. Hindi katulad ng mga tradisyunal na single-agent systems (halimbawa, Alexa), ang multi-agent systems ay nagpapasimple ng mas masalimuot na mga gawain sa iba't ibang domain. Halimbawa, sa isang senaryo ng pag-book ng biyahe, isang travel planning agent ang nakikipag-ugnayan sa isang gumagamit upang ipunin ang mga pangunahing detalye tungkol sa kanilang biyahe, at pagkatapos ay nakikipag-coordinate sa mga espesyalized agents para sa mga flight at hotel bookings.

Bawat agent ay nagdadagdag ng halaga sa pamamagitan ng paghawak ng mga tiyak na gawain habang sinisiguro ang isang magkakaugnay na resulta. Tinalakay din ng diskusyon ang pagkakaiba ng synchronous orchestration, kung saan isang supervisor agent ang nagbabantay sa daloy ng trabaho, kumpara sa asynchronous choreography, na nagpapahintulot sa mga agent na kumilos nang autonomously batay sa mga kaganapan. Ang huli ay lumilikha ng isang dynamic, flexible na kapaligiran ngunit maaaring magdala ng kumplikado sa pagsubaybay ng mga workflow. Upang makatulong na balansehin ang kontrol sa flexibility, ipinakilala ng artikulo ang agent broker pattern, na nagsisilbing sentrong hub para sa pamamahagi ng mensahe, na nagdadala ng mga elemento ng parehong orchestration at event-driven systems. Ang hybrid model na ito ay nagbibigay-daan para sa madaling integrasyon ng mga bagong agent nang hindi binabago ang umiiral na mga workflow. Gamit ang Converse API ng Amazon Bedrock, ang arkitekturang ito ay maaaring dinamikong i-route ang mga mensahe at samantalahin ang mga serbisyo ng AWS para sa pagproseso ng mensahe. Ang agent broker pattern ay nagpapahintulot sa madaling pagdaragdag ng mga bagong agent, na nagpapadali sa pag-angkop sa mga nagbabagong pangangailangan nang walang downtime. Inilatag din ng artikulo kung paano ang supervisor pattern ay maaaring mapahusay ang arkitekturang ito sa pamamagitan ng pamamahala ng mga kumplikado, stateful na interaksyon kung saan mahalaga ang kamalayan sa konteksto. Ang kumbinasyong ito ay nagbibigay-daan para sa mga sopistikadong workflow na maaaring umangkop sa mga umuunlad na pangangailangan. Sa konklusyon, ang agentic AI architecture ay isang makabuluhang pagsulong sa mga automated na AI systems, na pinagsasama ang flexibility sa kapangyarihan ng generative AI upang lumikha ng mga scalable at matalinong proseso. Ang agent broker at supervisor patterns ay nagpapahusay sa dynamic routing at context-aware multi-step interactions. Maaaring samantalahin ng mga negosyo ang mga pagsulong na ito para sa mas mahusay na operational efficiency at inobasyon. Ang buod ay naghihikayat sa mga organisasyon na tuklasin ang Amazon Bedrock, i-prototype ang mga agent broker systems, tukuyin ang mga kaugnay na use cases, manatiling informed tungkol sa mga pag-unlad sa AI, makipagtulungan sa mga komunidad, at mamuhunan sa pagsasanay ng team upang ganap na samantalahin ang automation na pinapatakbo ng AI. **May-akda:** Si Aaron Sempf at Joshua Toth, parehong mga eksperto sa integrasyon ng mga advanced na teknolohiya sa mga solusyon sa negosyo, ay nag-aambag ng kanilang mga pananaw sa pagbuo ng mga generative AI architectures para sa paglago ng organisasyon.