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Tag : AWS
Contrôler le comportement de l’agent Bedrock : étapes des instructions, analyseurs et inférence
Comment contourner les instructions de prétraitement, d’orchestration et de post-traitement de Bedrock dans Terraform, à l’aide d’une fonction Lambda de parsing, d’un contrat JSON et de paramètres d’inférence par étape.
22 min de lectureAgentSRE : Agents IA composables pour la remédiation autonome des incidents sur AWS
Comment une plateforme AWS transforme un incident déclenché par une alarme CloudWatch en résolution grâce à un agent DevOps, des agents de remédiation LangGraph, une approbation humaine et des tickets ServiceNow.
14 min de lectureÉvaluation des agents d’IA : ensembles parfaits, juges LLM et portes de régression CI
Évaluation en mode hors ligne et en ligne pour les agents grâce à AgentCore, LangFuse, Ragas et DeepEval, ainsi que des ensembles de données d’or, un système de contrôle CI, des tests A/B et un retour d’information basé sur la mémoire.
18 min de lectureL’AWS DevOps Agent en pratique : espaces d’agent, enquêtes, vérifications de versions et compétences.
Une présentation de l’AWS DevOps Agent : création d’un espace d’agent, réalisation d’une enquête sur la cause racine, les fonctionnalités de gestion des versions en version préliminaire, et création de compétences d’agent personnalisées.
10 min de lectureBedrock AgentCore en pratique : Terraform, LangGraph et les pièges rencontrés
Quelle est la fonction de Runtime, Gateway, Mémoire et Identité d’AgentCore, ainsi que six pièges liés à son déploiement, une estimation des coûts et un jugement comparatif avec l’hébergement d’agents développés manuellement sur AWS.
9 min de lectureDévelopper un Copilot SRE autonome pour AWS utilisant MCP, Bedrock Nova et l’approbation humaine.
Créer un agent SRE pour l’enquête sur les incidents : un serveur MCP qui expose des outils CloudWatch et DynamoDB, une boucle de conversation Bedrock, une portabilité des modèles ainsi qu’une validation humaine pour chaque correction.
6 min de lectureIntervention humaine pour les agents IA : barrières de validation, escalade, traces d’audit.
Lorsqu’un agent a besoin d’une validation humaine, quatre modèles (barrières de validation, escalade, éditions collaboratives, prélèvement d’échantillons), pause et reprise avec LangGraph, délais d’attente, journaux d’audit et pièges à éviter.
18 min de lectureIsolation des locataires pour RAG sur Amazon S3 Vectors : pourquoi l’ARN est important.
Pourquoi un index par locataire disposant de son propre ARN est supérieur aux filtres de métadonnées pour l’isolation, la résidence, la suppression, l’audit et la traçabilité de niveau GDPR dans Amazon S3 Vectors.
7 min de lectureDéploiement d’un agent LangGraph sur AWS Bedrock AgentCore, étape par étape
Enveloppez un agent LangGraph existant pour AgentCore, structurez le projet à l’aide de la CLI, testez-le localement, déployez-le sur AWS et appelez-le en conservant les sessions et la mémoire intactes.
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