Intelligenza ingegneristica agenziale con embedding multimodali Amazon Nova e Amazon Bedrock AgentCore
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Questo articolo descrive lo sviluppo di un assistente ingegneristico multi-agente progettato per semplificare le valutazioni di sostituzione dei componenti aerospaziali, utilizzando Amazon Bedrock AgentCore e Amazon Nova Multimodal Embeddings. Il sistema affronta la complessità del cross-referencing di componenti obsoleti automatizzando l'assemblaggio delle prove, garantendo al contempo che gli ingegneri rimangano i decisori finali per le approvazioni critiche per la sicurezza. Vengono impiegati tre agenti specializzati—Catalogo, Valutazione e Conoscenza—coordinati da un pianificatore che instrada le query in base alle esigenze del compito. Codice Python deterministico gestisce il punteggio di adattamento alle specifiche per garantire verdetto riproducibili di superamento/non superamento, mentre i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) gestiscono attività di recupero e sintesi. Amazon Nova Multimodal Embeddings consente sia il recupero multimodale dei documenti sia il punteggio di similarità visiva tra le foto dei componenti, permettendo agli ingegneri di effettuare query tramite immagini o testo. L'architettura include una catena fissa per la generazione di Valutazioni Formali dell'Impatto sull'Integrazione e utilizza dati web in tempo reale tramite un Gateway AgentCore per verificare lo stato del ciclo di vita dei componenti. Le valutazioni online dimostrano un'elevata accuratezza nella selezione degli strumenti e nell'estrazione dei parametri, con metriche a livello di traccia costantemente superiori a 0,95. La soluzione viene presentata come uno schema riutilizzabile adattabile ad altri cataloghi manifatturieri mediante semplici aggiornamenti dello schema e dei dati.
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