Les flux de travail agentiques gèrent des tâches imprévisibles basées sur l'entrée de l'utilisateur, comme l'exécution d'appels API. Une architecture sans serveur gère efficacement ces tâches et les charges de travail variables sans maintenir de serveurs, ce qui permet un déploiement plus rapide. Vous apprendrez à protéger les informations sensibles et à protéger les clients contre les contenus nuisibles en employant des agents avec des garde-fous.

Ce cours vous apprend à construire et à déployer une application agentique sans serveur. Vous apprendrez à créer des agents avec des outils, l'exécution du code et des garde-fous. La configuration sans serveur est idéale pour les agents qui pourraient avoir besoin d'accéder à de nombreux outils ou API à la demande. Vous explorerez cela à travers des exemples pratiques où vous : 1. Construire un bot de service client pour une entreprise fictive de tasses de thé qui peut gérer des tâches telles que répondre à des requêtes, récupérer des informations et traiter des commandes. 2. Connecter plusieurs types d'actions d'agents, et mettre en place des garde-fous pour un fonctionnement responsable. 3. Utiliser les services entièrement gérés d'Amazon Bedrock pour déployer et mettre à l'échelle le bot de manière efficace. Le cours mettra en œuvre deux éléments essentiels au déploiement des applications d'entreprise : 1. Déploiement sans serveur pour atteindre une mise à l'échelle rapide et un fonctionnement transparent sans avoir besoin de gérer l'infrastructure. 2. Agent responsable pour protéger votre application contre les invites malveillantes et les sorties involontaires en configurant des garde-fous. En détail, voici ce que vous ferez : 1. Utilisez Amazon Bedrock pour créer un agent IA, explorer la façon dont vous invoquez l'agent et voir la trace pour examiner le processus de réflexion et la boucle d'observation de l'agent jusqu'à ce qu'il atteigne sa sortie finale. 2. Connectez votre agent de service client à des services tels qu'un CRM pour obtenir des détails sur les clients et enregistrer des tickets d'assistance en temps réel. 3. Attachez un interpréteur de code à votre agent, lui donnant la possibilité d'effectuer des calculs précis, où il écrit et exécute son propre code Python pour soutenir sa réponse. 4. Mettez en œuvre et configurez des garde-fous pour empêcher votre agent de révéler des informations sensibles et d'utiliser un langage inapproprié. 5. Connecter votre agent à un référentiel de documents d'assistance à la clientèle qui traitent de nombreux problèmes que l'agent peut résoudre directement ou choisir d'escalader, si nécessaire, vers un flux de travail humain. 6. Obtenez une visite guidée de l'interface Amazon Bedrock dans la console AWS pour configurer les agents, définir les garde-fous et se connecter aux bases de données de connaissances, le tout dans une interface graphique facile à configurer. À la fin, vous aurez construit un agent IA sophistiqué capable de gérer des scénarios de support client du monde réel, entièrement sans serveur et prêt à être mis à l'échelle.