Разработка системы мониторинга рынка с использованием LangGraph и Strands на базе AgentCore

В статье рассматривается развитие приложений искусственного интеллекта от простых чатботов к сложным автономным системам, с акцентом на управление сложными рабочими потоками мультиагентных систем. В качестве примера приводится система мониторинга рынка, которая использует LangGraph для оркестрации рабочих процессов и Strands для reasoning внутри агентов. LangGraph обеспечивает управление состоянием и графами, поддержку восстановления после сбоев и надежность производства, что важно для критичных бизнес-приложений. Strands, в свою очередь, реализует reasoning-цикл, позволяющий агентам принимать решения на основе анализа данных и взаимодействия с внешними инструментами, такими как SQL-запросы и API. Интеграция с Amazon Bedrock AgentCore позволяет масштабировать и автоматизировать развертывание таких систем, обеспечивая автоматическое масштабирование, управление сессиями и сохранение состояния. В статье подробно описывается архитектура системы, включая создание графа рабочих процессов, управление состоянием и интеграцию с инфраструктурой AWS. Также рассматриваются возможности наблюдения и мониторинга работы системы через AWS CloudWatch и X-Ray, что повышает надежность и управляемость решений. В результате, представленная архитектура позволяет создавать надежные, масштабируемые и гибкие системы AI для анализа и мониторинга рынка, что важно для финансовых организаций и предприятий, использующих AI для автоматизации и аналитики. В целом, статья демонстрирует, как сочетание LangGraph и Strands на базе AWS помогает решать сложные задачи оркестрации и reasoning в производственных условиях, обеспечивая безопасность, надежность и расширяемость решений.