在前幾天的文章中，使用 Bedrock Agent 對不同的 AWS 服務進行操作，例如：

• 檢查 SQS 的狀態和重新執行 message
• 查詢 DynamoDB 的資料

然而，這些實作都是使用不同的 agent 各自完成指定的工作。這種架構存在以下限制：

• 無法在同一個 agent 中處理多種任務：使用者無法在單一 agent 中要求執行不同類型的操作
• 只能透過 Lambda 集中處理：如果要支援多種需求，只能在 Action Group 設定的 Lambda 中處理所有邏輯
• 維護困難
  • Instructions 會變得非常複雜
  • Lambda 程式碼會變得龐大且難以維護
  • 每次擴充新需求都可能影響原有邏輯
  • 每次上線都需要完整的測試才能確保品質

為了解決這些問題，我們可以採用 Bedrock Multi-Agent Collaboration（多代理協作） 架構，讓多個專門的 agent 協同工作，在保持各自職責單一的同時，為使用者提供統一的介面，也讓系統更容易擴展。

Multi-Agent 架構設計

架構的設計可以拆分成兩層

• 第一層是 agent-for-ops 這個 agent ：提供使用者統一介面，負責分析使用者需求並路由到對應的功能 agent 。
• 第二層則放負責不同工作的 agent ，例如：
  • agent-for-sqs：檢查 SQS 狀態、重新執行 message 等
  • agent-for-dynamodb：查詢 DynamoDB 資料
  • ……

架構圖大概會像下面的圖片。

Multi-Agent 設定

首先先設定第一層的 agent-for-ops ，Detail 的部分一樣需要選擇 model ， Instructions 的部分可以描述這個 agent 的角色和如何把使用者的需求路由到對應的功能 agent，可以參考下面的描述。

這是一個AIops的工具，幫助開發人員和維運人員對aws服務做操作的agent，可以幫助他們查詢DynamoDB的資料、查看SQS的狀況和retry SQS的message

其實上面 detail 的部分設定好之後，就可以跟 agent 進行對話，但要它去操作 AWS 的服務，它會因為無法支援要求的功能，開始胡言亂語 XD，所以接下來需要設定 Multi-Agent Collaboration 。

Multi-Agent Collaboration 點進去之後，先把 status 打開。

接著設定 Agent collaborator ，選擇負責不同工作的 agent ，並且設定 collaborator 的 instruction 。

因為第二層是放不同功能的 agent ，所以勢必會有多個 Agent collaborator ，只要按 Add collaborator 即可新增。

完成之後，按下 Save 就可以了！

完成 Multi-Agent Collaboration 的設定之後，回到 Agent builder 的頁面，別忘了這邊也需要 Save ，並進行 Prepare 才會生效！

今天就到這裡，明天是最後一天了，再來做這個 Agent 的測試吧！