Les Agents dans Amazon Bedrock

Agents Amazon Bedrock

Les agents Amazon Bedrock sont des entités intelligentes capables de réfléchir et d’agir de manière autonome sur plusieurs étapes pour accomplir des tâches complexes. Contrairement à un modèle classique qui se contente de générer des réponses, un agent peut interagir avec des systèmes, exécuter des actions et exploiter des bases de connaissances pour produire des résultats précis.

Qu’est-ce qu’un agent ?

Un agent agit comme un assistant autonome qui peut :

• Interroger des bases de données ou des sources externes.

• Exécuter des tâches dans le bon ordre.

• Intégrer et orchestrer différentes actions sur des systèmes ou infrastructures.

Exemple pratique :
Une entreprise de e-commerce crée un agent chargé de :

1. Vérifier l’historique des commandes d’un client,

2. Identifier des produits susceptibles de l’intéresser,

3. Passer automatiquement une commande si le client valide la recommandation.

L’agent ne se contente pas de répondre ; il comprend le processus et agit sur plusieurs étapes de manière autonome.

Groupes d’action et intégration

Les agents fonctionnent grâce à des groupes d’action qui définissent ce que l’agent peut faire :

• APIs : l’agent peut invoquer des API internes pour récupérer ou modifier des données.

• Fonctions AWS Lambda : pour exécuter du code sans provisionner de serveur, par exemple créer des tickets de support ou envoyer des notifications.

• Bases de connaissances : l’agent peut consulter des documents ou guides internes pour enrichir ses réponses.

Exemple pratique :
Un agent RH peut :

• Vérifier le solde de congés des employés via une API interne,

• Mettre à jour les demandes de congés avec Lambda,

• Consulter un guide interne sur les politiques de l’entreprise pour répondre aux questions des employés.

Fonctionnement interne

Lorsqu’une tâche est confiée à un agent Bedrock :

1. L’agent analyse l’invite et le contexte, y compris l’historique des conversations, les actions disponibles et les bases de connaissances associées.

2. Il transmet ces informations à un modèle génératif Bedrock, qui utilise une chaîne de pensée pour définir la séquence des étapes nécessaires.

3. L’agent exécute ces étapes :

   • Appel d’API ou de fonctions Lambda,

   • Recherche dans des bases de connaissances ou RAG,

   • Orchestration des résultats.

4. Le modèle Bedrock synthétise les résultats pour fournir une réponse finale à l’utilisateur.

Exemple pratique :
Un agent pour un service logistique reçoit la demande : « Planifie la livraison urgente pour le client X ».
L’agent :

• Vérifie le stock disponible via API,

• Calcule le meilleur itinéraire,

• Génère un bon de livraison via Lambda,

• Fournit ensuite au client le suivi et l’heure estimée de livraison.

Traçabilité et supervision

Bedrock offre un traçage complet des agents, permettant de :

• Visualiser toutes les étapes effectuées par l’agent,

• Déboguer ou ajuster le comportement si nécessaire,

• Garantir la conformité et la transparence des actions automatisées.

Exemple pratique :
Un agent de support technique effectue plusieurs actions pour résoudre un ticket : consultation de la base de connaissances, vérification des logs système et envoi d’un message au client. Grâce au traçage, l’équipe peut revoir chaque étape et identifier un éventuel problème ou améliorer l’automatisation.

Cas d’utilisation typiques

Les agents Bedrock sont adaptés à de nombreux scénarios :

1. Service client automatisé : recommandations personnalisées, traitement des commandes, réponses contextuelles.

2. Support technique : diagnostic automatisé, accès aux logs et aux guides techniques.

3. Processus internes : automatisation RH, finance ou opérations logistiques.

4. Recherche et analyse : extraction d’informations complexes à partir de bases de connaissances ou documents.

Exemple pratique :
Une agence de voyages utilise un agent pour :

• Consulter les réservations existantes,

• Vérifier la disponibilité des vols et hôtels,

• Générer des itinéraires personnalisés,

• Informer le client via email ou chat, le tout automatiquement.

Points clés à retenir

• Un agent Bedrock réfléchit et agit sur plusieurs étapes pour accomplir des tâches complexes.

• Les agents interagissent avec des APIs, fonctions Lambda et bases de connaissances pour obtenir ou modifier des données.

• La chaîne de pensée permet de transformer une demande en une séquence d’actions précises.

• Le traçage assure visibilité et contrôle sur toutes les étapes.

• Les agents sont adaptés à de nombreux cas d’usage, de l’automatisation des processus à l’assistance client intelligente.