Workstation Logo
ਉਤਪਾਦ
AI ਲੈਬਜ਼OpenAI ਏਜੰਟClaude ਏਜੰਟGrok BotWorkstation CRM (WSL CRM)ਮਾਰਕੀਟਿੰਗਸਾਰੇ ਉਤਪਾਦ
AI ਹੱਲ
AI ਵਰਕਸਟੇਸ਼ਨAI SME Packagesਪ੍ਰਾਈਵੇਟ AIGPU ਕਲੱਸਟਰਐਜ AIਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ AI ਲੈਬਉਦਯੋਗ ਅਨੁਸਾਰ AI
ਸੇਵਾਵਾਂ
Platform ModernisationDigital EngineeringData Foundations & AIAutonomous OperationsAI ਸਲਾਹDevOps ਆਟੋਮੇਸ਼ਨਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਿਕਾਸਏਜੰਟ ਨਿਰਮਾਣMLOps ਸੈੱਟਅੱਪ
ਸਾਡੇ ਬਾਰੇ
ਸਾਂਝੇਦਾਰਗਾਹਕ ਕਹਾਣੀਆਂ
ਲੇਖ
ਦਸਤਾਵੇਜ਼
WSL ProxyRing Promoter
ਬਲੌਗ
ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰੋLogin
Workstation

AI workstations, AI Multi Agentic Software, GPU infrastructure, and intelligent agent solutions for modern businesses.

ਯੂਕੇ ਦਫ਼ਤਰ: 77-79 Marlowes, Hemel Hempstead HP1 1LF - Directions - Take Junction 20 off M25 Outer London
Company No: 11641870
Mon - Fri: 9:00 AM - 6:00 PM GMT
+44 7515 356 146

ਬੈਲਜੀਅਮ ਦਫ਼ਤਰ: Workstation SRL, Rue Vanderkindere 34, 1180 Uccle, Brussels
BE 0751.518.683
Mon - Fri: 9:00 AM - 6:00 PM CET
+32 492 45 67 46

ਭਾਰਤ ਦਫ਼ਤਰ: #159 Sector 9, Pocket 1, DDA Flats, 110077 Dwarka, New Delhi
+91 98881 98841

ਉਤਪਾਦ

ਸਾਰੇ ਉਤਪਾਦWSL ProxyRing PromoterAI ਲੈਬਜ਼OpenAI ਏਜੰਟClaude ਏਜੰਟGrok BotWorkstation CRM (WSL CRM)

AI ਹੱਲ

AI ਹੱਲAI ਵਰਕਸਟੇਸ਼ਨਪ੍ਰਾਈਵੇਟ AIGPU ਕਲੱਸਟਰਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ AI ਲੈਬਸੇਵਾਵਾਂ

ਸਰੋਤ

ਲੇਖਦਸਤਾਵੇਜ਼ਬਲੌਗSearchਸਾਈਟ ਮੈਪ

ਕੰਪਨੀ

ਸਾਡੇ ਬਾਰੇਸਾਂਝੇਦਾਰਸਾਡੇ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰੋ

© 2026 Workstation AI. ਸਾਰੇ ਹੱਕ ਰਾਖਵੇਂ ਹਨ

ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਨੀਤੀਕੂਕੀ ਨੀਤੀਸਾਈਟ ਮੈਪ

Loading blog...

Home / Blog
AwsAmazon BedrockAgentcoreSagemakerAmazon QMicrosoft TeamsAI AgentsRagLLMMLOpsAIDevOps

Amazon Bedrock, AgentCore, SageMaker & Q: Microsoft Teams ਵਿੱਚ Agents

FDE playbook: ਕਿਹੜੀ AWS service ਵਰਤਣੀ ਹੈ, ਪਹਿਲਾ Teams agent path, ਅਤੇ RAG, MLOps ਤੇ LLM apps ਲਈ calendar estimates

Balinder Walia21 ਜੁਲਾਈ 20262 min read

Amazon Bedrock, Bedrock AgentCore, SageMaker ਅਤੇ Amazon Q ਕਿਵੇਂ ਇਕੱਠੇ ਬੈਠਦੇ ਹਨ — ਅਤੇ ਇੱਕ FDE ਪਹਿਲਾ business agent Microsoft Teams ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਭੇਜਦਾ ਹੈ. ਪੂਰੀ setup guide, tooling list ਅਤੇ calendar estimates ਲਈ ਪੜ੍ਹੋ ਲੰਮਾ article.

Amazon Bedrock AgentCore SageMaker Amazon Q agents Microsoft Teams ਵਿੱਚ

ਇੱਕ-ਪੈਰਾਗ੍ਰਾਫ਼ ਸੰਸਕਰਣ. ਵਰਤੋ Amazon Bedrock Managed foundation models ਅਤੇ RAG knowledge bases ਲਈ. ਵਰਤੋ Bedrock AgentCore custom agents ਦੇ runtime ਵਜੋਂ (memory, tools, identity, observability). ਵਰਤੋ SageMaker ਜਦੋਂ custom training, fine-tuning ਜਾਂ MLOps pipelines ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹੋਣ. ਵਰਤੋ Amazon Q (Business / Developer) ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਘੱਟ engineering ਨਾਲ productised employee ਜਾਂ builder assistant ਚਾਹੋ. Agents ਉੱਥੇ ਰੱਖੋ ਜਿੱਥੇ ਲੋਕ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ — Microsoft Teams — Bot Framework / Azure Bot relay ਰਾਹੀਂ AgentCore Runtime ਵਿੱਚ, auth ਲਈ Entra ID ਨਾਲ.

AWS stack ਵਿੱਚ ਕੌਣ ਕੀ ਕਰਦਾ ਹੈ

ਸੇਵਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਇਸ ਲਈ ਨਹੀਂ
Amazon BedrockServerless FMs, Guardrails, Knowledge Bases (RAG), Agents APIsScratch ਤੋਂ ਵੱਡੇ models ਦਾ training
Bedrock AgentCoreCustom agent runtime, Gateway tools (incl. Teams Graph), Identity, Memoryਸਿਰਫ਼ low-code “chat with my docs”
Amazon SageMakerTrain / fine-tune / host custom models, Pipelines, Feature Store, MLOpsTeams chatbot MVP ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ path
Amazon QEmployee knowledge assistant; AWS ਉੱਤੇ developer coding helpਡੂੰਘੇ custom multi-agent products

ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ੀ business pattern

  1. ਹਫ਼ਤਾ 0–2: Pilot corpus ਉੱਤੇ Bedrock + Knowledge Base RAG ਖੜ੍ਹਾ ਕਰੋ; Guardrails ਚਾਲੂ ਕਰੋ.
  2. ਹਫ਼ਤਾ 2–4: AgentCore Runtime ਉੱਤੇ production agent ਪੈਕੇਜ ਕਰੋ; Gateway ਰਾਹੀਂ tools ਜੋੜੋ (SharePoint, CRM, Teams Graph).
  3. ਹਫ਼ਤਾ 3–5: ਅਜਿਹਾ Teams bot ਭੇਜੋ ਜੋ messages ਨੂੰ AgentCore ਤੱਕ relay ਕਰੇ; sessions ਰੱਖੋ teams-{aadObjectId}-{conversationId}.
  4. Parallel / later: Custom classifiers ਜਾਂ fine-tunes ਲਈ SageMaker; ਘੱਟ build ਨਾਲ org-wide Q&A ਲਈ Amazon Q Business.

Teams ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾ agent (FDE snapshot)

Production-minded pilots ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ path:

  • Azure Bot + Teams app registration (Entra ID)
  • Bot messaging endpoint ਵਜੋਂ AWS Lambda (ਜਾਂ container)
  • POST AgentCore Runtime ਤੱਕ /invocations JWT ਨਾਲ
  • RAG ਲਈ Bedrock Knowledge Base; ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ Guardrails
  • Pilot channel, human feedback loop, CloudWatch traces

ਲਗਭਗ ਉਮੀਦ ਕਰੋ 3–6 ਹਫ਼ਤੇ scoped internal agent ਲਈ (ਇੱਕ ਵਿਭਾਗ, ਇੱਕ knowledge source, ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ read-mostly tools) FDE + platform engineer + security review ਨਾਲ. Full MLOps + multi-agent + line-of-business systems ਵਿੱਚ write-actions ਇੱਕ ਤਿਮਾਹੀ+.

Time boxes (indicative)

Workstream Calendar (FDE-led)
Bedrock chat + Guardrails MVP3–5 ਦਿਨ
Knowledge Base RAG (one corpus)1–2 ਹਫ਼ਤੇ
AgentCore agent + 2–3 tools2–3 ਹਫ਼ਤੇ
Teams bot + admin publish pilot1–2 weeks (overlap)
Amazon Q Business (managed assistant)1–3 ਹਫ਼ਤੇ
SageMaker fine-tune + endpoint + MLOps4–8+ ਹਫ਼ਤੇ

ਲੰਮਾ ਸੰਸਕਰਣ ਪੜ੍ਹੋ

The ਲੰਮਾ article architecture diagrams ਨੂੰ ਗਦਯ ਵਿੱਚ, Teams first-agent setup ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ, Entra ID with AgentCore Identity, tool Gateway targets, FDE training curriculum, requirements/tooling checklists, ਅਤੇ LLM apps, RAG ਤੇ MLOps ਲਈ phased estimates ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ Workstation.