标题: “总结” 权重: 90
在本节中，我们将回顾整个研讨会中学习的关键概念，并提供清理资源和进一步开发的下一步指导。
架构概述:
核心组件:
代理实现:
注意: 这将删除所有研讨会资源，包括Bastion主机、Lambda函数、IAM角色和相关服务
在本次研讨会中，我们专注于使用轻量级和成本效益高的LLM模型来实现我们的代理。选择这些模型是为了确保在初始阶段架构保持可扩展和可负担。然而，随着我们向生产环境过渡，可能会有机会通过选择更高级的模型来提高代理性能。
例如，像Query-Correction-Agent和Orchestrator-Agent这样的代理可以大大受益于更强大的语言模型，它们可以更有效地处理复杂的任务。像Claude Sonnet 3.5 V2这样的模型可以在这类操作中提供更高的准确性，从而提高整体性能和代理操作的有效性。
本次研讨会提供了使用AWS服务构建智能、代理式AI系统的实践经验。为了持续学习和更新，请定期查看上述提供的其他资源，并保持与AWS AI/ML社区的互动。
感谢我们参加本次研讨会!我们希望我们发现如何使用AWS服务构建智能、代理式AI系统是有价值的。