Treinamento do Agente
O agente é treinado no AWS Well-Architected Framework, um conjunto de melhores práticas para construir no AWS. Olivier escreve código Python para extrair texto do framework’s XML sitemaps, chunk o texto e alimenta um banco de dados de vetores usando Amazon Bedrock embeddings. Em seguida, o agente pode responder a perguntas sobre o framework, buscando no banco de dados de vetores e gerando um prompt para Amazon Titan, outro LLM impulsionado pelo AWS.
Ferramentas do Agente
A vídeo apresenta duas ferramentas principais do agente. A primeira ferramenta permite ao agente implantar funções AWS Lambda. Banjo explica como a ferramenta pede ao LLM para gerar código para uma função Lambda, incluindo o nome da função, descrição e bibliotecas Python necessárias. O código é então carregado em um bucket S3 e implantado como uma função Lambda.
Demonstrações e Exemplos
Ao longo do vídeo, os apresentadores fornecem exemplos de código e demonstrações de como construir e utilizar o agente de IA. O vídeo demonstra as capacidades do agente de IA em gerar código e implantá-lo em uma conta AWS.
Conclusão
O vídeo conclui com uma demonstração de como conectar o agente a uma função Lambda usando Amazon Bedrock, uma plataforma que habilita a criação de agentes de IA. O agente é configurado para usar um papel específico, modelo de linguagem e conhecimento framework, e é apresentado com uma sentença que define seu papel como um arquiteto de soluções AWS certificado. O vídeo termina com um agradecimento aos espectadores e uma convite para verificar os links na descrição para mais informações sobre agentes de IA e serviços cobertos no vídeo.