Agentische Ingenieurintelligenz mit Amazon Nova Multimodal Embeddings und Amazon Bedrock AgentCore
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Dieser Artikel beschreibt die Entwicklung eines Multi-Agenten-Ingenieurassistenten, der die Bewertung von Ersatzteilen in der Luft- und Raumfahrt mit Amazon Bedrock AgentCore und Amazon Nova Multimodal Embeddings vereinfacht. Das System bewältigt die Komplexität des Abgleichs veralteter Komponenten durch automatisierte Zusammenstellung von Nachweisen, stellt jedoch sicher, dass Ingenieure als letzte Instanz für sicherheitskritische Genehmigungen verantwortlich bleiben. Es setzt drei spezialisierte Agenten – Katalog, Bewertung und Wissen – ein, die von einem Planer gesteuert werden, der Anfragen basierend auf den Aufgabenanforderungen weiterleitet. Deterministischer Python-Code übernimmt die Bewertung der Spezifikationskonformität, um reproduzierbare Ja/Nein-Entscheidungen zu gewährleisten, während Large Language Models (LLMs) Retrieval- und Synthesearbeiten übernehmen. Amazon Nova Multimodal Embeddings ermöglicht sowohl das multimodale Dokumenten-Retrieval als auch die visuelle Ähnlichkeitsbewertung zwischen Teilefotos, sodass Ingenieure mit Bildern oder Text abfragen können. Die Architektur umfasst eine feste Kette zur Generierung formeller Integration Impact Assessments und nutzt Live-Webdaten über ein AgentCore Gateway, um den Lebenszyklusstatus von Komponenten zu überprüfen. Online-Evaluationen zeigen eine hohe Genauigkeit bei der Werkzeugauswahl und Parameterextraktion, wobei Trace-Level-Metriken konsistent Werte über 0,95 erreichen. Die Lösung wird als wiederverwendbares Muster vorgestellt, das sich durch einfache Schema- und Datenaktualisierungen an andere Fertigungskataloge anpassen lässt.
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