代理式人工智能
在 AWS 上构建人工智能代理
开始使用 Python 或 Java 进行开发
快速入门指南
本快速入门指南将演示如何创建首个基础 Strands 代理、为您的代理添加内置及自定义工具、使用不同模型提供商、输出调试日志以及本地运行代理。开始使用 Strands 代理
教程
通过基于 Spring AI 的 Java 代码示例，学习如何在 AWS 上使用 Amazon Bedrock 和 Amazon ECS 运行模型上下文协议 (MCP) 客户端与服务器。使用 Java 和 Spring AI 在 AWS 上运行基于 MCP 的代理（客户端和服务器）
教程
学习如何在 Amazon Bedrock 上使用 LangGraph 和 Mistral 模型来创建强大的多代理系统，该系统可以通过协作解决问题来处理复杂的工作流。在 AWS 上使用 LangGraph 和 Mistral 构建多代理系统
深入了解 Strands 代理
教程
使用 Strands 代理 SDK 和 Amazon Bedrock，仅需极少量代码即可创建您的第一个人工智能代理。学习如何配置开发环境，并构建一款主题专家代理，作为我们“集成学习实验室”项目的第一步。使用 Strands 构建人工智能代理： 第 1 部分 - 创建您的首个代理
教程
使用 Strands 代理 SDK 和 Amazon Bedrock，仅需极少量代码即可创建您的第一个人工智能代理。学习如何配置开发环境，并构建一款主题专家代理，作为我们“集成学习实验室”项目的第一步。使用 Strands 构建人工智能代理： 第 1 部分 - 创建您的首个代理
教程
学习使用内置和自定义工具，将您的人工智能代理连接到现实世界。本教程将介绍 Strands SDK 内置工具的使用，并指导您创建自定义工具，助您将对话代理转变为真正实用的智能助手。使用 Strands 构建人工智能代理： 第 2 部分 - 工具集成
教程
了解如何使用 Strands 代理 SDK 搭配不同的人工智能模型，包括来自 Amazon Bedrock 和 OpenAI 的模型，以及通过 Ollama 部署的本地模型。使用 Strands 构建人工智能代理： 第 4 部分 - 替代模型提供商
代理互操作性的开放协议
代码库
MCP 是由 Anthropic 提出的一种开放协议，用于规范应用程序向大型语言模型 (LLM) 提供上下文信息的方式。作为人工智能应用程序的通用连接器，可实现大语言模型 (LLM) 与各类数据源及工具之间的无缝集成。AWS 已加入 MCP 筹划委员会，期待与开发者社区共同推动该协议的发展。模型上下文协议 (MCP)
视频
在这段视频中，在 AWS 的资深开发技术推广工程师 Mike Chambers将详细解析 MCP 协议的核心机制与应用实践。了解 MCP 如何将代理与服务器分离，从而无缝集成云端资源和远程功能。什么是 MCP？ 不，确实如此！
博客贴文
了解 AWS 如何增强模型上下文协议 (MCP)，以实现更高效的代理间通信。了解人工介入、流式结果传输和功能发现等特性如何提升代理间的协作效率。基于 MCP 的代理间通信
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