Amazon Bedrock의 다중 에이전트 협업 능력을 활용하여 다중 에이전트 투자 연구 보조 도구를 구축하는 방법을 안내합니다. 특화된 AI 에이전트 팀이 함께 작업하여 금융 뉴스를 분석하고 주식 성과를 평가하며 포트폴리오 할당을 최적화하고 종합적인 투자 통찰을 제공하는 솔루션을 소개합니다.

이 글에서는 Amazon Bedrock 에이전트를 Slack 워크스페이스에 통합하는 솔루션을 제시합니다. Slack 워크스페이스 구성, Amazon Web Services에 통합 구성 요소 배포, 이 솔루션 활용 방법에 대해 안내합니다.

이 블로그 포스트에서는 Amazon Bedrock를 활용하여 보험 데이터를 처리하는 다중 에이전트 협업 파이프라인을 소개하며, 분류, 변환 및 메타데이터 추출을 위한 전문 에이전트를 특징으로 합니다. 이 도메인에 대한 인식 접근 방식이 청구 문서, 비디오 및 오디오 파일과 같은 다양한 데이터 형식을 메타데이터로 변환하여 사기 탐지, 고객 360도 전망 및 고급 분석을 가능하게 하는 방법을 보여줍니다.

이 게시물에서는 에이전트 개발 프로세스를 간소화하는 Langfuse 통합 솔루션인 오픈 소스 베드락 에이전트 평가 프레임워크를 소개했습니다. 이 평가 프레임워크가 어떻게 약학 연구 에이전트와 통합될 수 있는지를 보여주었습니다. 생물 표지자 질문에 대한 에이전트 성능을 평가하고 이를 Langfuse로 전송하여 질문 유형별 평가 지표를 볼 수 있었습니다.

이 게시물에서는 Amazon Bedrock 에이전트와 Foursquare API를 결합하여 사용자에게 맞춤형 응답을 제공하는 위치 인식 에이전트를 구축하는 방법을 소개합니다.