「工欲善其事，必先利其器」這句話用在 AI／大語言模型／生成模型這些技術上非常貼切 。若要開發高效、安全又具備彈性的 AI 應用，就需要好的工具。Amazon Bedrock 與 Amazon Nova，再加上 AI Agent 的概念，即是 AWS 所提供的完整解決方案。

Amazon Bedrock
Bedrock 是 AWS 的生成式 AI 服務平台，讓開發者能透過 API 或控制台存取多種大型基礎模型，不需自行訓練或管理基礎設施。它提供了模型選擇、微調（fine-tuning）、知識檢索（RAG）、安全防護（Guardrails）等能力，讓企業可以快速建構並部署生成式 AI 應用。

Amazon Nova
Nova 則是 Amazon 自家推出的新一代基礎模型家族，包含理解模型（Nova Micro、Lite、Pro、Premier）、創意模型（Canvas 影像生成、Reel 影片生成）、以及語音模型（Sonic）。這些模型支援文字、影像、影片、語音等多模態輸入輸出，並兼顧速度、成本與可擴展性。例如：Micro 適合即時回應，Premier 則能處理更複雜任務。Nova 系列皆可在 Bedrock 上透過 API 使用，並與安全機制深度整合。

AI Agent 所扮演的角色
Bedrock 不只是「模型的倉庫」，它還提供了 Agents for Amazon Bedrock。這讓開發者可以建立具備推理、規劃與行動能力的 AI Agent。和單純聊天機器人不同，Agent 可以：

1. 分解任務：接收到複雜請求時，能拆解成多個步驟。
2. 呼叫外部工具或 API：例如查詢資料庫、觸發商務流程、檢索文件。
3. 記憶與上下文管理：根據使用者歷史偏好持續優化回覆。
4. 整合 Nova 模型：利用文字理解、影像處理或影片生成模型，完成跨模態的任務。

舉例來說，假設某間飲料店希望建立一個「智能客服 Agent」，使用者輸入「心情不錯，請推薦一杯提神飲料」。Agent 可以：

• 理解與分析
  • 讀取使用者輸入，辨識意圖與任務類型（例如推薦、查詢、生成）。
  • 進行情緒分析、語境理解，確保回覆符合當下需求。
• 任務拆解與規劃
  • 把一個複雜需求分解成多個步驟（例如「情緒分析 → 查詢飲品 → 生成推薦」）。
  • 決定任務執行的順序與邏輯。
• 呼叫工具與外部服務
  • 連接資料庫（如飲品清單、商品庫存）
  • 呼叫 API（例如天氣服務、電商系統、內部 CRM）。
  • 使用 RAG 技術 (進行偏好檢索、候選項目配對查詢）。
• 調用模型能力
  • 使用 Nova 模型進行情緒或語意理解，並輸出智慧回覆文字。
• 生成與回覆
  • 整合檢索到的資訊，輸出自然語言的答案。
  • 依需求輸出文字、圖片、影片或語音。
  • 確保回覆符合 Guardrails（安全、合規、避免不當建議）。
• 學習與記憶
  • 保存使用者的偏好（例如：平常喜歡低糖飲品）。
  • 根據歷史紀錄調整後續回覆，更加個人化。

如此一來，企業就能從單純的「聊天機器人」升級成真正的 智能客服 Agent，會「理解 → 推理 → 執行 → 回覆」。在這之中，Amazon Bedrock 提供了平台，Nova 帶來了多模態模型，而 Agents 構築了應用的「智慧行動層」。三者結合，就能讓開發者不只「生成文字或影像」，而是打造真正能理解、推理並執行任務的 AI 代理。

參考資料：

1. AI 代理程式 – Amazon Bedrock 代理程式 – AWS
2. 使用基礎模型建置生成式 AI 應用程式 – Amazon Bedrock 定價 – AWS