使用 SageMaker 與 AgentCore 建立多代理工作流程

💡了解如何跨 SageMaker 與 AgentCore 混用模型，同時取得 token 層級可觀測性。

⚡ 30-Second TL;DR

有什麼變化

將 OpenAI 相容的 SageMaker AI 端點與 Bedrock AgentCore Runtime 結合。

為什麼重要

此方法讓開發者能在單一代理系統中更靈活地混用不同模型與部署環境。改善 token 層級的遙測資料，也有助於在正式環境中診斷延遲、用量與模型行為。

下一步行動

使用 Strands Agents 建立雙代理原型，透過 Bedrock AgentCore Runtime 將各代理導向 OpenAI 相容的 SageMaker 端點，並加入 token 層級遙測。

誰應關注：Developers & AI Engineers

AI-generated analysis for this event.

•此整合利用了 SageMaker 的推理組件（Inference Components）功能，允許在單一端點上託管多個模型，從而優化資源利用率並降低成本。
•AgentCore Runtime 透過標準化的 API 介面與 SageMaker 互動，使得開發者能夠在不修改底層代理邏輯的情況下，無縫切換不同供應商的模型。
•該架構支援自定義的 Middleware 攔截器，這是實現 Token 層級可觀測性的關鍵，能夠精確追蹤每個代理的輸入輸出 Token 使用量與延遲。
•透過整合 Amazon CloudWatch 與 SageMaker 的追蹤數據，開發者可以針對多代理系統中的特定節點進行瓶頸分析與成本歸因。
•此方案解決了在企業級應用中，將開源模型（如 Llama 3 或 Mistral）與閉源模型（如 Claude 或 GPT 系列）混合編排時的相容性與監控挑戰。

📊 競品分析▸ Show

特性	AWS SageMaker + AgentCore	LangChain (LangGraph)	Microsoft AutoGen
核心優勢	與 AWS 生態深度整合，企業級安全性	極高的靈活性與豐富的社群組件	專注於多代理協作與對話模式
部署環境	AWS 託管服務	雲端無關 (Cloud Agnostic)	雲端無關 (Cloud Agnostic)
可觀測性	原生整合 CloudWatch/X-Ray	需依賴 LangSmith 或第三方	需依賴 AutoGen Studio 或自建
定價模式	按資源使用量計費	開源/免費 (LangSmith 收費)	開源/免費

實作細節：利用 SageMaker 的 OpenAI 相容 API 轉接層（Adapter），將 SageMaker 端點偽裝成 OpenAI 格式，使 AgentCore 能直接呼叫。
觀測機制：透過在 AgentCore 的請求處理鏈中注入自定義 Python 裝飾器，攔截 HTTP 請求與回應，並將 Token 計數發送至 CloudWatch Metrics。
模型編排：使用 Bedrock AgentCore 的狀態機（State Machine）定義代理間的轉移邏輯，確保每個任務自動路由至對應的 SageMaker 推理組件。
資源隔離：每個代理可配置獨立的推理組件，確保高負載模型不會影響輕量級模型的響應速度。