کارگاه AWS: ارکستراسیون عاملهای هوش مصنوعی
هوش مصنوعیخلاصهٔ کاملتر
وقتی چند ایجنت هوش مصنوعی رو به هم وصل میکنی، یه سری مشکل قابلپیشبینی سر و کلهشون پیدا میشه: وضعیت (state) بین مراحل گم میشه، هیچ مکانیزمی برای تأیید انسانی روی تصمیمهای حساس وجود نداره، و وقتی یه ایجنت خراب میشه، بقیه هم بیسروصدا دومینووار میافتن. ریشه همه اینها یه چیزه: نبود یه لایه ارکستراسیون که اجرا، وضعیت و نقاط تأیید رو مدیریت کنه.
این کارگاه فنی از سری «ساخت سیستمهای ایجنتی روی AWS» دقیقاً روی همین مشکل تمرکز داره. هدف اینه که یاد بگیری چطور اون لایه کنترل مرکزی رو با ابزارهای AWS و سرویسهای موجود در AWS Marketplace بسازی.
AWS Step Functions برای ارکستراسیون قطعی (deterministic) استفاده میشه؛ یعنی مدیریت وضعیت، منطق retry، اجرای موازی و شاخهبندی بین ایجنتها. Amazon Bedrock Agents هم یه رویکرد متفاوتتر داره: هماهنگی ایجنتها از طریق استدلال داینامیک، با قابلیتهای built-in مثل استفاده از ابزار و حافظه.
یکی از مهمترین بخشهای کارگاه، پیادهسازی human-in-the-loop یا تأیید انسانیه — یعنی میتونی اجرای سیستم رو روی تصمیمهای حیاتی متوقف کنی تا یه انسان تأیید بده. کنار اینها، Amazon MWAA (که بر پایه Apache Airflow هست) برای ارکستراسیون pipelineهای پیچیده چند مرحلهای با رویکرد DAG به کار میره.
ابزارهای third-party هم حضور دارن؛ از جمله Temporal Cloud، Prefect Cloud، Orkes Cloud و Astronomer — همه از طریق AWS Marketplace قابل دسترسان.
نکات کلیدی:
- هدف کارگاه، حل مشکلات رایج شبکههای چندایجنتی بدون لایه کنترل مرکزیه
- AWS Step Functions برای ارکستراسیون قطعی با مدیریت وضعیت و retry logic
- Amazon Bedrock Agents برای هماهنگی مبتنی بر استدلال و مسیریابی داینامیک
- پیادهسازی human-in-the-loop برای توقف اجرا تا تأیید انسانی
- Amazon MWAA و ابزارهای third-party برای pipelineهای پیچیده
