**生产级Agentic AI开发与部署指南：基于StrandsAgent与AWS Bedrock AgentCore **

1. Agentic AI 介绍

1.1. 从 AI Agent 到 Agentic AI

在探讨技术实现之前，必须清晰地辨别两个核心概念：AI Agent 和 Agentic AI。

• AI Agent (人工智能代理): 一个AI Agent是一个独立的、具备自主性的计算实体。它通过传感器感知其环境，通过执行器在环境中行动，以达成预设的目标。在大型语言模型（LLM）的背景下，一个AI Agent通常遵循一个“思考-行动”循环（Thought-Action Loop），利用LLM作为其“大脑”或推理引擎，并能调用外部工具（如API、数据库查询、代码执行）来获取信息或执行任务。StrandsAgent 框架就是用来构建这种独立AI Agent的核心工具。
• Agentic AI (代理式人工智能系统): Agentic AI则是一个更宏观的架构概念。它指的是一个由一个或多个AI Agent组成、并由一系列支持服务（如安全、监控、部署、通信）支撑的完整系统。这个系统旨在解决复杂、多步骤的业务问题。Agentic AI可能包含多个专门的AI Agent协同工作，形成一个“代理团队”，并通过一个编排层来协调它们的行为。AWS Bedrock AgentCore 提供的就是构建和运维这种复杂Agentic AI系统所需的、生产级的“脚手架”和基础设施。
• 三个我的演示项目
  • AI新能源汽车分析助手 : 以CrewAI为多智能体开发框架
  • AWS 云工程师智能助手 : 主要基于Strands Agent SDK开发
  • Bedrock AgentCore 部署实践项目 : 演示将基于LangGrapgh开发的Agent利用AgentCore部署到AWS云环境

1.2. 对比与联系

简单来说，你使用 StrandsAgent 来“开发”一个聪明的工人（AI Agent），然后使用 AWS Bedrock AgentCore 来为这个（或一群）工人“建造”一个安全、高效、可大规模扩展的工厂（Agentic AI 系统），并提供全套后勤保障。

**2. Agentic AI 技术栈体系 **

在技术栈中，我们在Agentic AI核心平台之上，增加一个多智能体编排层。

+-------------------------------------------------------------------------+
|                           业务应用层 (Business Application)             |
+-------------------------------------------------------------------------+
|                  编排与展现层 (Orchestration & Presentation)            |
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|                  多智能体编排层 (Multi-Agent Orchestration)             |
|                  (Frameworks: StrandsAgent, CrewAI, AutoGen)            |
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|                  Agentic AI 核心平台 (AWS Bedrock AgentCore)            |
|                                                                         |
|  +-----------------+  +-----------------+  +--------------------------+ |
|  | AgentCore       |  | AgentCore       |  | AgentCore                | |
|  | Runtime         |  | Identity        |  | Observability            | |
|  | (Serverless)    |  | (IAM)           |  | (CloudWatch)             | |
|  +-----------------+  +-----------------+  +--------------------------+ |
|                                                                         |
|  +-----------------+  +-----------------+  +--------------------------+ |
|  | AgentCore       |  | AgentCore       |  | AgentCore                | |
|  | Gateway (Tools) |  | Memory          |  | Code Interpreter/Browser | |
|  | (API, Lambda)   |  | (DynamoDB, S3)  |  | (Secure Sandboxes)       | |
|  +-----------------+  +-----------------+  +--------------------------+ |
+-------------------------------------------------------------------------+
|                  AI Agent 开发层 (StrandsAgent)                         |
|                                                                         |
|  +-----------------+  +-----------------+  +--------------------------+ |
|  | StrandsAgent    |  | Foundation Model|  | Custom Tools             | |
|  | (Python Code)   |  | (Bedrock FMs)   |  | (Python, MCP Server)     | |
|  +-----------------+  +-----------------+  +--------------------------+ |
+-------------------------------------------------------------------------+
|                  知识与数据基础层 (Knowledge & Data Foundation)         |
| (Amazon S3, Vector DB on OpenSearch/Aurora, DynamoDB, RDS)              |
+-------------------------------------------------------------------------+

作用: 多智能体编排层负责定义和执行Agent之间的协作逻辑。StrandsAgent在这里被用来定义协作流程（例如，一个研究员Agent找到信息后，传递给一个作家Agent来生成文章）。底层的Bedrock AgentCore则为这个编排过程中的每一个Agent实例提供安全的运行时、工具网关和可观测性支持。

3. 标准的Agentic AI代码工程结构 (V1.1 更新)

为了支持多智能体协作，我们的代码结构需要进一步模块化。

agentic-ai-project/
├───README.md
├───requirements.txt
├───template.yaml             # IaC: 定义多个Agent所需的Runtime, Gateway等
│
├───src/
│   ├───__init__.py
│   │
│   ├───main.py               # Lambda Handler, 负责调用Orchestrator
│   │
│   ├───orchestrator.py       # 核心编排器: 定义协作流程(e.g., Strands Graph)
│   │
│   ├───agents/               # 存放不同角色的Agent定义
│   │   ├───__init__.py
│   │   ├───base_agent.py     # 可选的基类，共享配置
│   │   ├───researcher.py     # 研究员Agent的Prompt, Tools和配置
│   │   └───writer.py         # 作家Agent的Prompt, Tools和配置
│   │
│   ├───prompts/              # 存放复杂的、可复用的Prompt模板
│   │   └───...
│   │
│   └───tools/                # 存放所有Agent可能共享的工具
│       └───...
│
└───tests/
    ├───test_tools.py
    └───test_agents.py        # 针对单个Agent能力的测试
    └───test_orchestrator.py  # 针对完整协作流程的集成测试

** 代码工程结构解析**:

• agents/ 目录: 核心目录。我们将每个具有特定角色的Agent定义为一个独立的模块（如researcher.py）。这使得每个Agent的职责、能力（可使用的工具）和“个性”（独特的系统提示）都高度内聚，易于管理和测试。
• orchestrator.py: 它的职责是：
  1. 从agents/目录中导入并实例化所有需要的Agent。
  2. 使用StrandsAgent提供的多智能体原语（如Graph）来定义它们之间的协作关系和工作流程。
  3. 提供一个统一的入口点（例如一个run()方法），供main.py调用来启动整个协作任务。
• template.yaml: 在IaC定义中，现在可能需要为不同角色的Agent定义不同的Bedrock AgentCore配置，例如，一个需要访问数据库的Agent和一个需要执行代码的Agent，它们所需的IAM角色和安全配置是不同的。

4. 生产级部署Agentic AI的考量与解决方案

将Agentic AI推向生产环境，需要超越功能实现，关注系统的健robustness性、安全性和可管理性。AWS Bedrock AgentCore正是为解决这些问题而生。

5. 多智能体工作流模式与框架

当单个Agent不足以解决复杂问题时，就需要引入多个Agent协同工作的模式。本章将探讨主流的多智能体工作流，并对实现这些工作流的框架进行比较。

5.1. 六种核心工作流模式

1. 链式 (Chain): 将复杂任务分解为线性的步骤序列。每个Agent完成一个子任务，其输出作为下一个Agent的输入。这种模式适用于需要逐步精炼或转换信息的场景，如“原始数据提取 -> 数据清洗 -> 数据摘要 -> 生成报告”。

2. 路由式 (Routing): 像一个智能交换机，根据输入内容的类别或意图，将其动态地分配给最合适的专用Agent或处理路径。路由逻辑可以基于固定规则，也可以利用LLM的语义理解能力进行智能分类。

3. 评估优化式 (Evaluate-Optimize): 由一个“生成者”Agent和一个“评估者”Agent形成反馈闭环。生成者负责创造内容（如代码、文章、设计方案），评估者则根据一系列标准对其进行打分和批判，并将反馈给生成者用于下一轮的迭代优化。

4. 并行式 (Parallel): 为了提升效率，将一个大任务或多个独立任务分发给多个Agent同时执行。例如，对海量数据进行分片，让多个Agent并行处理各自的数据切片，最后汇总结果。

5. 规划式 (Planning): 面对一个宏大目标，由一个“规划者”Agent动态地生成一个任务执行计划（有向图），然后由“执行者”Agent去完成。规划者会监控执行状态，并根据实际情况（如工具调用失败）动态调整后续路径。

6. 协作式 (Collaboration): 这是最复杂也最强大的模式，模拟人类团队的工作方式。多个Agent被赋予不同的角色（如项目经理、研究员、程序员、测试工程师），它们通过一个共享的通信渠道进行协作，共同完成一个复杂的项目。

5.2. 框架选择与对比

StrandsAgent、CrewAI 和 AutoGen 都支持构建多智能体系统，但它们的设计哲学和最佳适用场景有所不同。

结论: 对于我们设定的技术栈，StrandsAgent 是首选框架。它不仅完全有能力实现上述六种工作流模式（特别是通过其graph和swarm原语），而且其作为AWS官方开源SDK，与Bedrock AgentCore的集成将是最无缝、最深入的，能最大化地利用云平台的生产级特性。