Intelligence d'ingénierie agentique avec les embeddings multimodaux Amazon Nova et Amazon Bedrock AgentCore
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Cet article détaille le développement d'un assistant d'ingénierie multi-agents conçu pour rationaliser les évaluations de substitution de pièces aéronautiques grâce à Amazon Bedrock AgentCore et aux embeddings multimodales Amazon Nova. Le système répond à la complexité du croisement des composants obsolètes en automatisant l'assemblage des preuves, tout en garantissant que les ingénieurs restent les décideurs finaux pour les approbations critiques sur le plan de la sécurité. Il utilise trois agents spécialisés — Catalogue, Évaluation et Connaissance — orchestrés par un planificateur qui achemine les requêtes en fonction des exigences de la tâche. Un code Python déterministe gère le score d'adéquation aux spécifications afin de garantir des verdicts reproductibles (conforme/non conforme), tandis que les grands modèles de langage (LLM) prennent en charge les tâches de récupération et de synthèse. Les embeddings multimodales Amazon Nova permettent à la fois la récupération de documents multimodaux et la notation de la similarité visuelle entre les photos de pièces, offrant ainsi aux ingénieurs la possibilité d'effectuer des requêtes à partir d'images ou de texte. L'architecture comprend une chaîne fixe pour la génération d'évaluations formelles de l'impact sur l'intégration et utilise des données web en temps réel via une passerelle AgentCore pour vérifier le statut du cycle de vie des composants. Les évaluations en ligne démontrent une grande précision dans la sélection des outils et l'extraction des paramètres, avec des métriques au niveau des traces dépassant systématiquement 0,95. La solution est présentée comme un modèle réutilisable, adaptable à d'autres catalogues de fabrication grâce à de simples mises à jour de schéma et de données.
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