ਸ਼ਾਪ ਚਾਲੂ ਹੈ

ਅਸੀਂ ਵੈੱਬਸਾਈਟਾਂ, AI ਏਜੰਟਾਂ ਅਤੇ LLM ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਲਈ Workstation AI ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ — ਆਨਲਾਈਨ ਸੰਰਚਿਤ ਕਰੋ ਅਤੇ ਖਰੀਦੋ।

ਟ੍ਰੇਡ ਕੀਮਤਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ
AI ਉਤਪਾਦ
AI ਲੈਬਜ਼OpenAI ਏਜੰਟClaude ਏਜੰਟGrok BotWorkstation AI ਨੇਟਿਵ CRMਮਾਰਕੀਟਿੰਗਸਾਰੇ ਉਤਪਾਦ
AI ਹੱਲ
ਲਾਗੂ AIAI ਏਜੰਟਜਨਰੇਟਿਵ AIAI ਆਟੋਮੇਸ਼ਨAI ਹੁਨਰ ਵਿਕਾਸSME ਲਈ AI ਪੈਕੇਜਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ AI ਲੈਬAI ਵਰਕਸਟੇਸ਼ਨNVIDIA ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਅਤੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰNVIDIA ਐਕਸਲਰੇਟਿਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗਪ੍ਰਾਈਵੇਟ AIGPU ਕਲੱਸਟਰਐਜ AIਉਦਯੋਗ ਅਨੁਸਾਰ AI
AI ਸੇਵਾਵਾਂ
ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਆਧੁਨਿਕੀਕਰਨਡਿਜੀਟਲ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗਡਾਟਾ ਬੁਨਿਆਦ ਅਤੇ AIਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਕਾਰਵਾਈਆਂAI ਸਲਾਹDevOps ਆਟੋਮੇਸ਼ਨਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਿਕਾਸਏਜੰਟ ਨਿਰਮਾਣMLOps ਸੈੱਟਅੱਪGPU ਲੀਜ਼ਿੰਗ
ਸਾਡੇ ਬਾਰੇ
ਕੰਪਨੀਸਾਡੀ ਕਹਾਣੀਭਾਈਵਾਲਗਾਹਕ ਕਹਾਣੀਆਂ
AI ਡਾਟਾ ਸੈਂਟਰ
AI ਜਾਣਕਾਰੀJev ਲੜੀਬੈਂਚਮਾਰਕ ਲੈਬਮਾਡਲ ਚੋਣ
ਤਕਨੀਕੀ ਨੋਟਸ
ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ
Linux OSUbuntuRed Hat Enterprise LinuxSUSE LinuxAlpine LinuxDebian, Rocky & AlmaLinux
AI ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮAWS & Amazon BedrockGoogle Cloud & Vertex AIMicrosoft Azure & AI FoundryGPU ਕਲਾਉਡ ਅਤੇ ਮਾਰਕੀਟਪਲੇਸ
ਨਿੱਜੀ AI ਡਾਟਾ ਸੈਂਟਰਕਾਨੂੰਨੀ ਫਰਮਾਂ ਲਈਅਕਾਊਂਟਿੰਗ ਫਰਮਾਂ ਲਈਆਨ-ਪ੍ਰੇਮਿਸਿਸ ਪਲੇਟਫਾਰਮਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਲਾਉਡ
ਟੂਲRing PromoterJobshout
ਖ਼ਬਰਾਂ
ਬਲੌਗ
ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰੋਸਾਈਨ ਇਨ

ਆਧੁਨਿਕ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ AI ਵਰਕਸਟੇਸ਼ਨ, AI ਮਲਟੀ-ਏਜੰਟਿਕ ਸਾਫਟਵੇਅਰ, GPU ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਅਤੇ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਏਜੰਟ ਹੱਲ।

ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰੋ

AI ਹੱਲ

ਲਾਗੂ AIAI ਏਜੰਟਜਨਰੇਟਿਵ AIAI ਆਟੋਮੇਸ਼ਨAI ਹੁਨਰ ਵਿਕਾਸSME ਲਈ AI ਪੈਕੇਜਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ AI ਲੈਬਉਦਯੋਗ ਅਨੁਸਾਰ AI

ਉਤਪਾਦ

ਸਾਰੇ ਉਤਪਾਦWorkstation AI native CRM ਅਤੇ ERPਮਾਰਕੀਟਿੰਗOpenAI ਏਜੰਟRing PromoterJobshout

ਕੰਪਨੀ

ਸਾਡੇ ਬਾਰੇਕੰਪਨੀAI ਡਾਟਾ ਸੈਂਟਰWorkstation ਕਿਉਂਭਾਈਵਾਲਗਾਹਕ ਕਹਾਣੀਆਂਕੀਮਤਾਂਸੰਪਰਕTenthMatrix

ਸਰੋਤ

AI ਜਾਣਕਾਰੀਤਕਨੀਕੀ ਨੋਟਸਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨLinux OSAI ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮਨਿੱਜੀ AI ਡਾਟਾ ਸੈਂਟਰਬਲੌਗਖੋਜੋਸਾਈਟਮੈਪ
ਯੂਕੇ ਦਫ਼ਤਰ
77-79 Marlowes, Hemel Hempstead HP1 1LFਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ - M25 ਆਊਟਰ ਲੰਡਨ ਤੋਂ ਜੰਕਸ਼ਨ 20 ਲਵੋਕੰਪਨੀ ਨੰ.: 11641870ਸੋਮ - ਸ਼ੁੱਕਰ: ਸਵੇਰੇ 9:00 - ਸ਼ਾਮ 6:00 GMT
+44 7515 356 146
ਬੈਲਜੀਅਮ ਦਫ਼ਤਰ
Workstation SRL, Rue Vanderkindere 34, 1180 Uccle, BrusselsBE 0751.518.683ਸੋਮ - ਸ਼ੁੱਕਰ: ਸਵੇਰੇ 9:00 - ਸ਼ਾਮ 6:00 CET
+32 492 45 67 46
ਭਾਰਤ ਦਫ਼ਤਰ
#159 Sector 9, Pocket 1, DDA Flats, 110077 Dwarka, New Delhi
+91 98881 98841

© 2026 Workstation AI। ਸਾਰੇ ਹੱਕ ਰਾਖਵੇਂ ਹਨ।

ਪ੍ਰਾਈਵੇਸੀਡਾਟਾ ਮਿਟਾਉਣਾਕੁਕੀਜ਼ਸੇਵਾ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂਵੈੱਬਸਾਈਟ ਸਾਈਟਮੈਪ

NVIDIA, the NVIDIA logo, RTX, RTX PRO, Blackwell, CUDA, NVLink, MGX, Omniverse, Spectrum-X, Quantum, BlueField, DGX and HGX are trademarks and/or registered trademarks of NVIDIA Corporation in the US and other countries. AMD, the AMD Arrow logo, EPYC, Instinct, Ryzen and Threadripper are trademarks of Advanced Micro Devices, Inc. Dell and PowerEdge are trademarks of Dell Inc. or its subsidiaries. Intel and Xeon are trademarks of Intel Corporation or its subsidiaries. AMAX, AceleMax and LiquidMax are trademarks of AMAX Engineering Corporation. All other product names, logos and brands are the property of their respective owners. We use them only to identify the products we describe, supply or support; their use does not mean their owners endorse us.

ਹੋਮ / ਤਕਨੀਕੀ ਨੋਟਸ / Technology
ਏਆਈ ਏਜੰਟAWSMLOps

Amazon Bedrock, AgentCore, SageMaker ਅਤੇ Q: Microsoft Teams ਵਿੱਚ ਏਜੰਟ

ਤਕਨੀਕੀ ਡੂੰਘਾਈ: Bedrock + AgentCore + SageMaker + Amazon Q ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ, Teams ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾ ਏਜੰਟ ਸੈੱਟਅੱਪ, Entra ID, ਟੂਲਿੰਗ, FDE ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਅਨੁਮਾਨ

21 ਜੁਲਾਈ 2026Technology11 min read

ਇਹ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ FDE (ਫਾਰਵਰਡ ਡਿਪਲੋਇਡ ਇੰਜੀਨੀਅਰ) ਪਲੇਬੁੱਕ ਹੈ Amazon Bedrock, Amazon Bedrock AgentCore, Amazon SageMaker, ਅਤੇ Amazon Q, ਫਿਰ ਵਪਾਰ ਵਿੱਚ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ Microsoft Teams. ਇਸ ਵਿੱਚ LLM ਐਪਾਂ, RAG, ਅਤੇ MLOps ਲਈ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਚੋਣਾਂ, ਇੱਕ ਠੋਸ ਫਸਟ-ਏਜੰਟ ਸੈੱਟਅੱਪ, ਟੂਲਿੰਗ, ਸਿਖਲਾਈ, ਅਤੇ ਕੈਲੰਡਰ ਅਨੁਮਾਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।

AWS Bedrock AgentCore SageMaker Amazon Q Microsoft Teams agents

ਸਾਥੀ: ਛੋਟਾ ਖੇਤਰ ਸੰਖੇਪ — Amazon Bedrock, AgentCore, SageMaker, Q & Teams ਏਜੰਟ.

1. ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ ਸਮੱਸਿਆ ਬਿਆਨ

ਬਹੁਤੇ ਉਦਯੋਗਾਂ ਨੂੰ "ਇੱਕ ਹੋਰ ਚੈਟਬੋਟ" ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਏਜੰਟ ਜੋ ਮੌਜੂਦਾ ਵਰਕਫਲੋ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਗਿਆਨ ਤੋਂ ਜਵਾਬ, ਪਛਾਣ ਦੇ ਨਾਲ ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰੋ, ਸੈਸ਼ਨ ਮੈਮੋਰੀ ਰੱਖੋ, ਅਤੇ ਉਹ ਜ਼ਮੀਨ ਜਿੱਥੇ ਕਰਮਚਾਰੀ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰਦੇ ਹਨ — ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਟੀਮਾਂ।

ਇੱਕ FDE ਦਾ ਕੰਮ ਇੱਕ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ AWS ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਿਚਕਾਰ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਸੰਕੁਚਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਪਾਇਲਟ: ਇੱਕ ਡਿਪਾਰਟਮੈਂਟ, ਇੱਕ ਕਾਰਪਸ, ਪਹਿਲਾਂ ਪੜ੍ਹਣ ਵਾਲੇ ਟੂਲ, ਮਾਪਣਯੋਗ ਅਪਣਾਉਣ, ਫਿਰ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰੋ।

2. ਸੇਵਾ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ — ਸਹੀ AWS ਸਤਹ ਚੁਣੋ

2.1 Amazon Bedrock

  • ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ API (Anthropic Claude, Amazon Nova, Meta Llama, Cohere, etc. — ਖੇਤਰ ਦੁਆਰਾ ਉਪਲਬਧਤਾ) ਰਾਹੀਂ।
  • Guardrails ਸਮੱਗਰੀ ਫਿਲਟਰਾਂ, ਵਿਸ਼ਾ ਇਨਕਾਰ, PII ਸੋਧ, ਅਤੇ ਗਰਾਉਂਡਿੰਗ ਜਾਂਚਾਂ ਲਈ।
  • Knowledge Base ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ RAG ਲਈ (S3 / ਕਨੈਕਟਰਾਂ ਤੋਂ ਗ੍ਰਹਿਣ ਕਰਨਾ, ਏਮਬੈਡਿੰਗ, ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ)।
  • ਬੈਡਰੋਕ ਏਜੰਟ / ਪ੍ਰਵਾਹ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਬੈਡਰੌਕ ਦੇ ਏਜੰਟ ਮਾਡਲ ਦੇ ਅੰਦਰ ਰਹਿੰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਆਰਕੈਸਟਰੇਸ਼ਨ ਪੈਟਰਨਾਂ ਲਈ।

ਬੈਡਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ਜਦੋਂ: ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ FMs, RAG, ਅਤੇ GPUs ਦੇ ਬਿਨਾਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ।

2.2 Amazon Bedrock AgentCore

AgentCore ਇਸ ਲਈ ਉਤਪਾਦਨ ਰਨਟਾਈਮ ਲੇਅਰ ਹੈ ਕਸਟਮ ਏਜੰਟ (ਫ੍ਰੇਮਵਰਕ-ਅਗਨੋਸਟਿਕ — Strands, LangGraph, CrewAI, ਕਸਟਮ ਪਾਈਥਨ, ਆਦਿ):

  • ਰਨਟਾਈਮ - ਸੈਸ਼ਨ-ਅਲੱਗ-ਥਲੱਗ, ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਚੱਲ ਰਹੇ ਏਜੰਟ ਦੇ ਸੱਦੇ।
  • ਗੇਟਵੇ — APIs / MCP / OpenAPI ਨੂੰ ਏਜੰਟ ਟੂਲਸ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ; ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ Microsoft Teams ਗ੍ਰਾਫ਼ ਟੀਚੇ (ਚੈਨਲ ਸੁਨੇਹੇ, ਗੱਲਬਾਤ, ਮੀਟਿੰਗਾਂ, ਮੌਜੂਦਗੀ, ਔਨਲਾਈਨ ਮੀਟਿੰਗਾਂ)।
  • ਮੈਮੋਰੀ - ਥੋੜ੍ਹੇ ਅਤੇ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੀ ਗੱਲਬਾਤ / ਐਪੀਸੋਡਿਕ ਮੈਮੋਰੀ।
  • ਪਛਾਣ — ਇਨਬਾਉਂਡ JWT ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਤੇ ਆਊਟਬਾਉਂਡ OAuth ਟੂਲਸ (ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾਫਟ Entra ID ਸਮੇਤ)।
  • ਨਿਰੀਖਣਯੋਗਤਾ — CloudWatch / OpenTelemetry-ਅਨੁਕੂਲ ਮਾਰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਟਰੇਸ ਅਤੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ।

AgentCore ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ਜਦੋਂ: ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਏਜੰਟ ਕੋਡ ਹੈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਟੂਲ + ਪਛਾਣ + ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਅਤੇ ਹਰ ਚਿੰਤਾ ਲਈ DIY ECS/Lambda ਗੂੰਦ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਰਨਟਾਈਮ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ।

2.3 Amazon SageMaker

  • ਕਸਟਮ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਟ੍ਰੇਨ / ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨ / ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ।
  • ਹੋਸਟ ਐਂਡਪੁਆਇੰਟ (ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ, ਸਰਵਰ ਰਹਿਤ, ਅਸਿੰਕ)।
  • ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ, ਮਾਡਲ ਰਜਿਸਟਰੀ, ਫੀਚਰ ਸਟੋਰ, ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨ, MLOps ਲਈ ਮਾਡਲ ਮਾਨੀਟਰ।
  • ਕਸਟਮ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬੈਡਰੋਕ ਕਸਟਮ ਮਾਡਲ ਆਯਾਤ ਵਿੱਚ ਫੀਡ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਅੰਤਮ ਬਿੰਦੂਆਂ ਵਜੋਂ ਬੈਡਰੋਕ ਦੇ ਕੋਲ ਬੈਠ ਸਕਦਾ ਹੈ।

SageMaker ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ਜਦੋਂ: ਆਫ-ਦੀ-ਸ਼ੈਲਫ ਐਫਐਮ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹਨ (ਡੋਮੇਨ ਵਰਗੀਕਰਣ, ਦਰਜਾਬੰਦੀ, ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਡ ਏਮਬੈਡਿੰਗ, ਨਿਯਮਿਤ ਮਾਡਲ ਗਵਰਨੈਂਸ)।

2.4 Amazon Q

  • Amazon Q ਵਪਾਰ (ਉਤਪਾਦ ਦਾ ਨਾਮਕਰਨ ਤੇਜ਼ ਸੂਟ / ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਅਸਿਸਟੈਂਟ ਪੈਕੇਜਿੰਗ ਵੱਲ ਵਧਣਾ ਜਾਰੀ ਹੈ) — SaaS ਅਤੇ ਗਿਆਨ ਨਾਲ ਕਨੈਕਟਰ, ਕਰਮਚਾਰੀ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ, ਪਲੱਗਇਨ।
  • Amazon Q ਵਿਕਾਸਕਾਰ — AWS ਬਿਲਡਰਾਂ ਲਈ IDE / CLI ਕੋਡਿੰਗ ਸਹਾਇਕ।

Amazon Q ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ਜਦੋਂ: ਤੁਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ ਕਿ ਏ ਉਤਪਾਦਿਤ ਘੱਟ ਕਸਟਮ ਏਜੰਟ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਵਾਲਾ ਸਹਾਇਕ। AgentCore + ਬੈਡਰੋਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਡੂੰਘੇ ਕਸਟਮ ਟੂਲਸ, ਮਲਟੀ-ਸਟੈਪ ਵਰਕਫਲੋਜ਼, ਜਾਂ ਟੀਮ-ਨੇਟਿਵ UX ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰਦੇ ਹੋ।

2.5 ਫੈਸਲਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ

ਲੋੜ ਹੈ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਸੈਕੰਡਰੀ
ਅੰਦਰੂਨੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ 'ਤੇ ਚੈਟ + RAGਬੈਡਰਕ Knowledge BaseAmazon Q ਵਪਾਰ
ਕਸਟਮ ਏਜੰਟ + ਟੂਲ + ਮੈਮੋਰੀAgentCore + ਬੈਡਰਕਬੈਡਰਕ ਏਜੰਟ
Microsoft Teams ਵਿੱਚ ਏਜੰਟਟੀਮਾਂ ਬੋਟ → AgentCore ਰਨਟਾਈਮAgentCore ਗੇਟਵੇ ਟੀਮਾਂ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਟੂਲ
ਰੇਲਗੱਡੀ / ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨ / MLOpsSageMakerਆਯਾਤ / FM ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਆਧਾਰ
AWS 'ਤੇ ਵਿਕਾਸਕਾਰ ਉਤਪਾਦਕਤਾAmazon Q ਵਿਕਾਸਕਾਰ-

3. ਸੰਦਰਭ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ (ਟੀਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵਪਾਰਕ ਏਜੰਟ)

Microsoft Teams (user)
        │  Bot Framework activity
        ▼
Azure Bot Service / Teams channel
        │  HTTPS messaging endpoint
        ▼
AWS Lambda / API Gateway  (Bot adapter + JWT mint)
        │  POST /runtimes/{agentRuntimeArn}/invocations
        │  Header: Authorization Bearer <JWT>
        │  Header: X-Amzn-Bedrock-AgentCore-Runtime-Session-Id: teams-{aad}-{conv}
        ▼
Bedrock AgentCore Runtime  (your agent container / code)
        ├── Bedrock InvokeModel (Claude / Nova / …)
        ├── Knowledge Base retrieve (RAG)
        ├── Guardrails
        ├── AgentCore Memory
        └── AgentCore Gateway tools
              ├── Microsoft Graph (Teams channels / chats)  [Entra OAuth]
              ├── Internal APIs (CRM, ITSM, HR)
              └── MCP / OpenAPI targets
        ▼
CloudWatch / X-Ray / OTel traces  +  audit logs (S3)

ਅੰਗੂਠੇ ਦਾ ਸੈਸ਼ਨ ID ਨਿਯਮ: ਇੱਕ ਟੀਮ ਦੇ ਗੱਲਬਾਤ ਥ੍ਰੈਡ ਨੂੰ ਇੱਕ AgentCore ਸੈਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਮੈਪ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ teams-{aadObjectId}-{conversationId}, ਇਸਲਈ ਮੈਮੋਰੀ ਅਤੇ ਟੂਲ ਪ੍ਰਸੰਗ ਇਕਸਾਰ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ।

4. ਟੀਮਾਂ ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ ਪਹਿਲਾ ਏਜੰਟ — ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ

ਟੀਚਾ: ਏ ਪੜ੍ਹੋ-ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ~3-6 ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇੱਕ ਪਾਇਲਟ ਟੀਮ ਚੈਨਲ ਵਿੱਚ ਅੰਦਰੂਨੀ ਗਿਆਨ ਏਜੰਟ।

ਪੜਾਅ A — AWS ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ (ਦਿਨ 1-5)

  1. ਖੇਤਰ ਚੁਣੋ (ਬੇਡਰੋਕ ਮਾਡਲ + AgentCore + Knowledge Base ਉਪਲਬਧਤਾ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ)।
  2. ਬੈਡਰਕ ਮਾਡਲ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਓ; ਅਨੁਮਾਨ, KB, ਅਤੇ AgentCore ਲਈ IAM ਰੋਲ ਬਣਾਓ।
  3. ਕਾਰਪਸ ਲਈ S3 ਬਾਲਟੀ ਬਣਾਓ; ਇੱਕ ਪਾਇਲਟ SharePoint/Confluence ਨਿਰਯਾਤ ਜਾਂ ਕਨੈਕਟਰ ਨੂੰ ਸਿੰਕ ਕਰੋ।
  4. ਬੈਡਰੋਕ Knowledge Base + ਵੈਕਟਰ ਸਟੋਰ ਬਣਾਓ; ਸਿੰਕ ਚਲਾਓ; ਟੈਸਟ RetrieveAndGenerate.
  5. ਇੱਕ Guardrails ਨੱਥੀ ਕਰੋ (ਵਿਸ਼ੇ ਤੋਂ ਇਨਕਾਰ ਕਰੋ, PII ਨੂੰ ਸੋਧੋ, ਜਿੱਥੇ ਸਮਰਥਿਤ ਹੋਵੇ ਉੱਥੇ ਆਧਾਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ)।

ਪੜਾਅ B — AgentCore 'ਤੇ ਏਜੰਟ (5-15 ਦਿਨ)

  1. ਤੁਹਾਡੇ ਪਸੰਦੀਦਾ ਫਰੇਮਵਰਕ ਜਾਂ AWS ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਸਕੈਫੋਲਡ ਏਜੰਟ (ਪਾਈਥਨ/ਟਾਈਪ ਸਕ੍ਰਿਪਟ)।
  2. ਵਾਇਰ ਮਾਡਲ ਬੈਡਰੋਕ ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰਦਾ ਹੈ; Knowledge Base ਤੱਕ ਵਾਇਰ ਪ੍ਰਾਪਤੀ।
  3. ਸਿਰਫ਼ 2-3 ਟੂਲ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ KB ਖੋਜੋ, ਟਿਕਟ ਸਥਿਤੀ ਸਿਰਫ਼ ਪੜ੍ਹਨ ਲਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ)।
  4. ਛੋਟੀ ਮਿਆਦ ਦੀ ਗੱਲਬਾਤ ਲਈ AgentCore ਮੈਮੋਰੀ ਨੂੰ ਕੌਂਫਿਗਰ ਕਰੋ।
  5. AgentCore ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਕੌਂਫਿਗਰ ਕਰੋ: ਅੰਦਰ ਵੱਲ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰੋ JWT; ਮਾਈਕਰੋਸਾਫਟ ਟੂਲਸ ਲਈ Entra ID ਨੂੰ IdP ਵਜੋਂ ਰਜਿਸਟਰ ਕਰੋ।
  6. AgentCore ਰਨਟਾਈਮ ਲਈ ਤੈਨਾਤ; ਸਮੋਕ-ਟੈਸਟ /invocations ਕਰਲ ਅਤੇ ਇੱਕ ਟੈਸਟ JWT ਨਾਲ।
  7. ਨਿਰੀਖਣਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਓ; ਇੱਕ CloudWatch ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ (ਲੇਟੈਂਸੀ, ਤਰੁੱਟੀਆਂ, ਟੋਕਨ/ਕੀਮਤ ਪ੍ਰੌਕਸੀਜ਼)।

ਪੜਾਅ C — ਟੀਮਾਂ ਦੀ ਸਤ੍ਹਾ (ਦਿਨ 10-20, ਸਮਾਂਤਰ)

  1. ਇੱਕ Entra ID ਐਪ ਰਜਿਸਟਰ ਕਰੋ; Azure Bot ਬਣਾਓ; ਟੀਮ ਚੈਨਲ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਓ।
  2. ਟੀਮ ਐਪ ਪੈਕੇਜ ਬਣਾਓ (ਮੈਨੀਫੈਸਟ, ਆਈਕਨ); ਪਾਇਲਟ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਮੂਹ ਲਈ sideload ਜਾਂ org ਪਬਲਿਸ਼.
  3. ਮੈਸੇਜਿੰਗ ਐਂਡਪੁਆਇੰਟ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰੋ (Lambda ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ): Bot Framework ਅਡਾਪਟਰ → AgentCore ਪੇਲੋਡ ਲਈ ਨਕਸ਼ਾ ਗਤੀਵਿਧੀ।
  4. JWT ਦਾਅਵਿਆਂ ਵਿੱਚ ਉਪਭੋਗਤਾ ਪਛਾਣ (AAD ਵਸਤੂ id, UPN) ਦਾ ਪ੍ਰਚਾਰ ਕਰੋ AgentCore ਪਛਾਣ ਦੀ ਉਮੀਦ।
  5. ਏਜੰਟ ਟੈਕਸਟ ਨਾਲ ਜਵਾਬ ਦਿਓ (ਅਤੇ Adaptive Cards ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ); ਟਾਈਪਿੰਗ ਸੂਚਕਾਂ ਅਤੇ ਤਰੁਟੀਆਂ ਨੂੰ ਖੂਬਸੂਰਤੀ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲੋ।
  6. ਪਾਇਲਟ: ਇੱਕ ਚੈਨਲ, 10–30 ਵਰਤੋਂਕਾਰ, ਫੀਡਬੈਕ ਫਾਰਮ / ਇਮੋਜੀ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆਵਾਂ, ਹਫ਼ਤਾਵਾਰੀ FDE ਦਫ਼ਤਰੀ ਸਮਾਂ।

ਪੜਾਅ D — ਹਾਰਡਨ (ਦਿਨ 15-30)

  1. ਸਭ ਤੋਂ ਘੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਅਧਿਕਾਰ IAM; ਬੋਟ ਐਪ ਪਾਸਵਰਡ / ਸਰਟੀਫਿਕੇਟਾਂ ਲਈ ਗੁਪਤ ਪ੍ਰਬੰਧਕ।
  2. ਨੈੱਟਵਰਕ: ਨਿੱਜੀ API ਮਾਰਗ ਜਿੱਥੇ ਲੋੜ ਹੋਵੇ; ਜਨਤਕ ਅੰਤਮ ਬਿੰਦੂਆਂ 'ਤੇ WAF.
  3. ਡੇਟਾ: ਕਾਰਪਸ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ; ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਤਬਦੀਲੀ ਨਿਯੰਤਰਣ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਉੱਚ-ਜੋਖਮ ਲਿਖਣ ਵਾਲੇ ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ ਬਲੌਕ ਕਰੋ।
  4. ਮੁਲਾਂਕਣ ਸੈੱਟ: 50-100 ਸੁਨਹਿਰੀ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ; ਆਧਾਰਿਤਤਾ / ਇਨਕਾਰ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਮਾਪੋ.
  5. ਰਨਬੁੱਕ: ਭੇਦ ਘੁੰਮਾਓ, ਰਨਟਾਈਮ ਸੰਸਕਰਣ ਨੂੰ ਰੋਲ ਬੈਕ ਕਰੋ, ਟੀਮ ਐਪ ਨੂੰ ਅਯੋਗ ਕਰੋ।

ਨਿਊਨਤਮ ਟੀਮਾਂ → AgentCore ਆਕਾਰ ਨੂੰ ਸੱਦਾ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ

POST /runtimes/{agentRuntimeArn}/invocations
Authorization: Bearer <jwt>
X-Amzn-Bedrock-AgentCore-Runtime-Session-Id: teams-{aadObjectId}-{conversationId}
Content-Type: application/json

{
  "input": {
    "prompt": "<user message text>",
    "user": { "aadObjectId": "...", "upn": "..." },
    "channel": { "teamId": "...", "channelId": "..." }
  }
}

ਸਟੀਕ ਪੇਲੋਡ ਸਕੀਮਾ ਤੁਹਾਡੇ ਏਜੰਟ ਦੇ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ - ਇਸ ਨੂੰ ਸੰਸਕਰਨਿਤ ਰੱਖੋ।

5. AgentCore + ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾਫਟ ਗ੍ਰਾਫ (ਏਜੰਟ ਜੋ ਟੀਮਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ)

"ਟੀਮਾਂ ਵਿੱਚ ਚੈਟ" ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, AgentCore ਗੇਟਵੇ ਦਾ ਪਰਦਾਫਾਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਟੀਮਾਂ ਦਾ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਸੰਦਾਂ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਾਰਵਾਈਆਂ (ਚੈਨਲ ਸੁਨੇਹਾ ਭੇਜੋ, ਚੈਟਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰੋ, ਮੀਟਿੰਗਾਂ, ਮੌਜੂਦਗੀ)। ਲੋੜਾਂ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:

  • ਗ੍ਰਾਫ਼ ਅਨੁਮਤੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ Entra ID ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ (ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਅਧਿਕਾਰ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ; ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕ ਦੀ ਸਹਿਮਤੀ)।
  • ਐਂਟਰਾ ਲਈ AgentCore ਪਛਾਣ OAuth ਕਲਾਇੰਟ।
  • Microsoft Teams / ਗ੍ਰਾਫ਼ ਲਈ ਗੇਟਵੇ ਟੀਚਾ।
  • ਕਿਸੇ ਵੀ ਲਿਖਤ/ਭੇਜਣ ਲਈ ਹਿਊਮਨ-ਇਨ-ਦੀ-ਲੂਪ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਟਰੱਸਟ ਸਥਾਪਤ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ।

FDE ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ: ਜਹਾਜ਼ ਅੰਦਰ ਵੱਲ ਚੈਟ ਏਜੰਟ ਪਹਿਲਾਂ; ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ ਆਊਟਬਾਉਂਡ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਆਗਿਆ-ਸੂਚੀ (ਚੈਨਲ, ਟੀਮਾਂ, ਸੁਨੇਹਾ ਟੈਂਪਲੇਟ) ਦੇ ਨਾਲ ਦੂਜੀ ਤਬਦੀਲੀ ਟਿਕਟ ਵਿੱਚ।

6. ਉਸੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਵਿੱਚ SageMaker

SageMaker 'ਤੇ ਟੀਮ ਦੇ ਪਾਇਲਟ ਨੂੰ ਬਲੌਕ ਨਾ ਕਰੋ। ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜ ਹੋਵੇ ਤਾਂ SageMaker ਪੇਸ਼ ਕਰੋ:

  • ਡੋਮੇਨ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਰਗੀਕਰਣ (ਇਰਾਦਾ, ਜ਼ਰੂਰੀ, PII ਖੋਜ Guardrails ਤੋਂ ਪਰੇ)।
  • RAG ਕੁਆਲਿਟੀ ਲਈ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਡ ਏਮਬੈਡਿੰਗ ਜਾਂ ਰੀਰੈਂਕਰ।
  • ਮਾਡਲ ਰਜਿਸਟਰੀ + ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਗੇਟਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਨਿਯਮਤ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ।
  • ਵੱਡੇ ਕਾਰਪੋਰਾ ਉੱਤੇ ਬੈਚ ਅਨੁਮਾਨ ਨੌਕਰੀਆਂ।

ਆਮ MLOps ਪਿੰਜਰ: SageMaker ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ → ਮਾਡਲ ਰਜਿਸਟਰੀ → ਸਟੇਜਿੰਗ ਐਂਡਪੁਆਇੰਟ → ਕੈਨਰੀ → ਪ੍ਰੋਡ; ਮਾਡਲ ਮਾਨੀਟਰ ਨਾਲ ਨਿਗਰਾਨੀ; IaC (Terraform / CDK) ਦੇ ਨਾਲ ਸਿਰਫ਼ CI (CodePipeline / GitHub ਐਕਸ਼ਨ) ਰਾਹੀਂ ਪ੍ਰਚਾਰ ਕਰੋ।

7. ਉਸੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਵਿੱਚ Amazon Q

  • Q ਵਪਾਰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਨੈਕਟਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵਿਆਪਕ ਕਰਮਚਾਰੀ ਸਵਾਲ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਲਈ — ਅਕਸਰ "ਇੰਟਰਾਨੈੱਟ ਖੋਜ" ਲਈ ਕਸਟਮ RAG ਨਾਲੋਂ ਤੇਜ਼।
  • Q ਡਿਵੈਲਪਰ FDE/ਪਲੇਟਫਾਰਮ eng ਉਤਪਾਦਕਤਾ (IaC, Lambda, CDK) ਲਈ।
  • ਪੈਟਰਨ: ਚੌੜਾਈ ਲਈ Q; ਡੂੰਘਾਈ ਲਈ AgentCore ਏਜੰਟ (ਵਰਕਫਲੋ + ਟੂਲ + ਟੀਮਾਂ UX)।

8. FDE ਸਿਖਲਾਈ ਪਾਠਕ੍ਰਮ (ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਲਾਂਚ ਕਰਨਾ)

ਮੋਡੀਊਲ ਨਤੀਜੇ ਸਮਾਂ
ਬੈਡਰੌਕ ਐਫਐਮ + Guardrailsਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬੁਲਾਓ; ਗਾਰਡਰੇਲ ਜੋੜੋ; ਲਾਗਤ ਜਾਗਰੂਕਤਾ1 ਦਿਨ
Knowledge Base RAGਇਨਜੈਸਟ ਕਰੋ, ਸਿੰਕ ਕਰੋ, ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ, ਜਵਾਬਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ2 ਦਿਨ
AgentCore ਰਨਟਾਈਮ/ਮੈਮੋਰੀ/ਪਛਾਣਤਾਇਨਾਤ ਏਜੰਟ; ਸੈਸ਼ਨ IDs; JWT ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ3 ਦਿਨ
ਗੇਟਵੇ ਟੂਲ + ਐਂਟਰਾ/ਗ੍ਰਾਫ਼ਰਜਿਸਟਰ ਟੂਲ; OAuth; ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਅਧਿਕਾਰ2 ਦਿਨ
ਟੀਮਾਂ Bot Frameworkਬੋਟ + ਟੀਮਾਂ ਐਪ; ਲਾਂਬਡਾ ਅਡਾਪਟਰ2-3 ਦਿਨ
SageMaker MLOps ਪ੍ਰਾਈਮਰਪਾਈਪਲਾਈਨ, ਰਜਿਸਟਰੀ, ਅੰਤ ਬਿੰਦੂ3-5 ਦਿਨ
Amazon Q ਵਪਾਰ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕਐਪਸ, ਕਨੈਕਟਰ, ਪਲੱਗਇਨ, ਪਹੁੰਚ1-2 ਦਿਨ
ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਲਾਂਚ ਓਪਰੇਸ਼ਨਖ਼ਤਰੇ ਦਾ ਮਾਡਲ, ਰਨਬੁੱਕ, ਈਵਲ ਹਾਰਨੇਸ2 ਦਿਨ

ਕੁੱਲ FDE ਰੈਮਪ: ~ 2–3 ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਦੀ ਕੇਂਦਰਿਤ ਸਿਖਲਾਈ + ਪਹਿਲੇ ਪਾਇਲਟ 'ਤੇ ਜੋੜਾਬੱਧ ਡਿਲੀਵਰੀ।

9. ਲੋੜਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਸੂਚੀ

ਲੋਕ

  • FDE (ਏਜੰਟ + ਏਕੀਕਰਣ)
  • ਕਲਾਉਡ/ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਇੰਜੀਨੀਅਰ (IAM, ਨੈੱਟਵਰਕਿੰਗ, IaC)
  • Microsoft 365 / Entra ਐਡਮਿਨ (ਐਪ ਦੀ ਸਹਿਮਤੀ, ਟੀਮਾਂ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ)
  • ਸੁਰੱਖਿਆ / ਪਾਲਣਾ ਸਮੀਖਿਅਕ
  • ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮਾਲਕ + ਪਾਇਲਟ ਉਪਭੋਗਤਾ

ਖਾਤੇ ਅਤੇ ਪਹੁੰਚ

  • Bedrock, AgentCore, S3, CloudWatch ਨਾਲ AWS ਖਾਤਾ(ਖਾਤੇ); ਵਿਕਲਪਿਕ SageMaker / Q
  • Entra ID ਕਿਰਾਏਦਾਰ; ਬੋਟ ਸੇਵਾ ਲਈ ਅਜ਼ੂਰ ਗਾਹਕੀ
  • ਐਪਸ ਨੂੰ ਅਪਲੋਡ / ਮਨਜ਼ੂਰ ਕਰਨ ਲਈ ਟੀਮਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਅਧਿਕਾਰ

ਡਾਟਾ

  • ਸਪਸ਼ਟ ਮਲਕੀਅਤ ਅਤੇ ਧਾਰਨ ਦੇ ਨਾਲ ਪਾਇਲਟ ਕਾਰਪਸ
  • ਵਰਗੀਕਰਨ ਲੇਬਲ; PII ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਨੀਤੀ
  • ਸੁਨਹਿਰੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਸਵਾਲ

10. ਟੂਲਿੰਗ ਚੈਕਲਿਸਟ

ਪਰਤ ਸੰਦ
ਆਈਏਸੀAWS CDK / Terraform; ਵਿਕਲਪਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ CloudFormation
CI/CDGitHub ਐਕਸ਼ਨ ਜਾਂ ਕੋਡਪਾਈਪਲਾਈਨ; ECR ਲਈ ਕੰਟੇਨਰ ਬਿਲਡ
ਏਜੰਟ ਫਰੇਮਵਰਕStrands ਏਜੰਟ, LangGraph, CrewAI, ਜਾਂ ਸਧਾਰਨ SDK
ਟੀਮਾਂBot Framework SDK, ਟੀਮ ਟੂਲਕਿੱਟ / M365 ਏਜੰਟ ਟੂਲਕਿੱਟ
ਭੇਦAWS ਸੀਕਰੇਟਸ ਮੈਨੇਜਰ; ਅਜ਼ੂਰ ਕੁੰਜੀ ਵਾਲਟ ਜੇ ਵੰਡਿਆ ਜਾਵੇ
ਨਿਰੀਖਣਯੋਗਤਾCloudWatch, ਐਕਸ-ਰੇ / OTel; ਵਿਕਲਪਿਕ Langfuse / ਕਸਟਮ eval
ਈਵਲਗੋਲਡਨ ਸੈੱਟ + ਸਵੈਚਲਿਤ RAGAS-ਸ਼ੈਲੀ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਜਾਂ ਬੈਡਰੋਕ ਈਵਲ ਨੌਕਰੀਆਂ
MLOps (ਜੇ ਲੋੜ ਹੋਵੇ)SageMaker ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ, ਮਾਡਲ ਰਜਿਸਟਰੀ, ਫੀਚਰ ਸਟੋਰ

11. ਸਮਾਂ ਅਨੁਮਾਨ (FDE-ਅਗਵਾਈ, ਸੰਕੇਤਕ)

ਇੱਕ ਫੋਕਸਡ FDE + ਪਾਰਟ-ਟਾਈਮ ਪਲੇਟਫਾਰਮ + ਐਂਟਰਾ ਐਡਮਿਨ ਉਪਲਬਧਤਾ ਮੰਨਦਾ ਹੈ। ਕੈਲੰਡਰ ਦਿਨ, ਇਕੱਲੇ ਵਿਅਕਤੀ-ਘੰਟੇ ਨਹੀਂ।

ਪਹੁੰਚਾਉਣਯੋਗ ਆਸ਼ਾਵਾਦੀ ਆਮ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਰਗੜ ਨਾਲ
ਬੈਡਰੌਕ ਚੈਟ + Guardrails MVP2-3 ਦਿਨ3-5 ਦਿਨ1-2 ਹਫ਼ਤੇ
RAG Knowledge Base (ਇੱਕ ਕਾਰਪਸ)3-5 ਦਿਨ1-2 ਹਫ਼ਤੇ3-4 ਹਫ਼ਤੇ
AgentCore ਏਜੰਟ + 2–3 ਟੂਲ1-2 ਹਫ਼ਤੇ2-3 ਹਫ਼ਤੇ4-6 ਹਫ਼ਤੇ
ਟੀਮਾਂ ਬੋਟ ਪਾਇਲਟ (ਸਾਈਡਲੋਡ)3-5 ਦਿਨ1-2 ਹਫ਼ਤੇ3+ ਹਫ਼ਤੇ (ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਸਹਿਮਤੀ)
ਟੀਮਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤ ਤੋਂ ਅੰਤ ਤੱਕ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਏਜੰਟ3 ਹਫ਼ਤੇ4-6 ਹਫ਼ਤੇ8-12 ਹਫ਼ਤੇ
Amazon Q ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ1 ਹਫ਼ਤਾ1-3 ਹਫ਼ਤੇ4-6 ਹਫ਼ਤੇ
SageMaker ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨ + MLOps v13-4 ਹਫ਼ਤੇ6-8 ਹਫ਼ਤੇ1-2 ਤਿਮਾਹੀ
ਮਲਟੀ-ਏਜੰਟ + ਰਾਈਟ ਟੂਲ + ਗ੍ਰਾਫ ਐਕਸ਼ਨ6 ਹਫ਼ਤੇ1 ਤਿਮਾਹੀ2+ ਤਿਮਾਹੀ
ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦੀ ਸ਼ਕਲ ਜੋ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਕੁਆਰਟਰ 1: ਬੈਡਰੋਕ RAG + AgentCore + ਟੀਮ ਪਾਇਲਟ (ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਪੜ੍ਹੋ)। ਤਿਮਾਹੀ 2: ਟੂਲ ਵਿਸਤਾਰ, ਈਵਲ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, org ਚੌੜਾਈ ਲਈ ਵਿਕਲਪਿਕ Q ਵਪਾਰ। ਤਿਮਾਹੀ 3+: SageMaker ਜਿੱਥੇ ਕਸਟਮ ਮਾਡਲ ਲਾਗਤ, ਮਲਟੀ-ਏਜੰਟ ਆਰਕੈਸਟਰੇਸ਼ਨ, ਰਾਈਟ-ਪਾਥ ਗਵਰਨੈਂਸ ਨੂੰ ਜਾਇਜ਼ ਠਹਿਰਾਉਂਦੇ ਹਨ।

12. ਲਾਂਚ ਚੈੱਕਲਿਸਟ (ਕਾਰੋਬਾਰ)

  1. ਨਾਮੀ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੇ ਮਾਲਕ ਅਤੇ ਸਫਲਤਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ (ਵਿਘਨ, ਜਵਾਬ-ਦੇ-ਜਵਾਬ, CSAT)।
  2. ਪਾਇਲਟ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਮੂਹ ਅਤੇ ਚੈਨਲ; FDE ਲਈ ਸਹਾਇਤਾ ਘੰਟੇ।
  3. Knowledge Base ਸਮਕਾਲੀਕਰਨ ਲਈ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਤਾਜ਼ਗੀ SLA।
  4. ਘਟਨਾ ਮਾਰਗ: ਬੋਟ ਨੂੰ ਅਯੋਗ ਕਰੋ, ਰਾਜ਼ ਨੂੰ ਘੁੰਮਾਓ, ਪੇਜ ਆਨ-ਕਾਲ ਕਰੋ।
  5. ਬੈਡਰੋਕ ਟੋਕਨਾਂ ਅਤੇ AgentCore ਰਨਟਾਈਮ 'ਤੇ ਲਾਗਤ ਬਜਟ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ।
  6. ਨਿਰਣਾਇਕ ਗੇਟ: ਵਰਤੋਂ ਡੇਟਾ ਦੇ 4-6 ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਬਾਅਦ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰੋ, ਰੋਕੋ, ਜਾਂ ਉਤਪਾਦ ਬਣਾਓ।

13. ਆਮ ਅਸਫਲਤਾ ਮੋਡ

  • ਸਮੁੰਦਰ ਨੂੰ ਉਬਾਲਣਾ: ਮਲਟੀ-ਏਜੰਟ + ਰਾਈਟ ਟੂਲ + ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਟੀਮ ਪਾਇਲਟ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪੂਰਾ ਇੰਟਰਾਨੈੱਟ।
  • ਆਖਰੀ ਪਛਾਣ: ਐਂਟਰਾ/JWT ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣਾ — ਟੀਮ ਦੇ ਆਉਣ 'ਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਕੰਮ ਕਰਨਾ।
  • ਕੋਈ ਸੁਨਹਿਰੀ ਸੈੱਟ ਨਹੀਂ: ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੱਸ ਸਕਦਾ ਕਿ RAG ਚੰਕਿੰਗ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਠੀਕ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ।
  • SageMaker ਬਹੁਤ ਜਲਦੀ: ਕਸਟਮ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ ਗੁਣਵੱਤਾ ਚੰਗੀ ਹੈ।
  • ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕ ਸਹਿਮਤੀ ਹੈਰਾਨੀ: ਟੀਮਾਂ/ਗ੍ਰਾਫ਼ ਅਨੁਮਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਲਈ ਬਲੌਕ ਕੀਤਾ ਗਿਆ — ਦਿਨ 1 ਨੂੰ ਐਂਟਰਾ ਟਿਕਟਾਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ।

14. ਬੰਦ ਕਰਨਾ

ਬੈਡਰੋਕ ਤੁਹਾਨੂੰ ਮਾਡਲ, RAG, ਅਤੇ ਗਾਰਡਰੇਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। AgentCore ਤੁਹਾਨੂੰ ਮੈਮੋਰੀ, ਪਛਾਣ, ਅਤੇ ਟੂਲਸ (ਟੀਮ ਗ੍ਰਾਫ਼ ਸਮੇਤ) ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਉਤਪਾਦਨ ਏਜੰਟ ਰਨਟਾਈਮ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। SageMaker ਕਸਟਮ ML ਅਤੇ MLOps ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। Amazon Q ਉਤਪਾਦਿਤ ਕਰਮਚਾਰੀ/ਵਿਕਾਸਕਾਰ ਸਹਾਇਕਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। FDE ਮਾਰਗ ਜੋ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਮੁੱਲ ਪਾਉਂਦਾ ਹੈ: RAG + Guardrails → AgentCore ਏਜੰਟ → ਟੀਮ ਬੋਟ ਰੀਲੇਅ → ਮਾਪ → ਵਿਸਤਾਰ ਟੂਲ — SageMaker ਅਤੇ Q ਵਪਾਰ ਦੇ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਟਰੈਕਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਜਦੋਂ ਵਰਤੋਂ ਕੇਸ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ Workstation - ਡਿਲੀਵਰੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਲਈ ਜੋ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਇਹ ਲੇਖ ਸਾਂਝਾ ਕਰੋ

Technology ਵਿੱਚ ਹੋਰ

AI Is a Five-Layer Cake: What AI Is, How It Works and Why Every Layer Matters

AI Is a Five-Layer Cake: What AI Is, How It Works and Why Every Layer Matters

Jensen Huang's framework explained: energy, chips, infrastructure, models and applications, how each layer depends on the ones below, and what it means for your business.

ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ
Jensen Huang on Building the Dynamo of the Intelligence Age: AI Factories, Tokens and Jobs

Jensen Huang on Building the Dynamo of the Intelligence Age: AI Factories, Tokens and Jobs

Notes on NVIDIA founder Jensen Huang's Sequoia Capital interview: why computing is moving from retrieval to generation, why AI factories are this era's dynamos, and why AI changes tasks rather than erasing jobs.

ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ
Installing the NVIDIA Container Toolkit: Docker, containerd, CRI-O, Podman and Kubernetes

Installing the NVIDIA Container Toolkit: Docker, containerd, CRI-O, Podman and Kubernetes

Install the toolkit with apt, dnf or zypper, configure every container engine, use CDI, test GPU access, and fix the errors you will meet, with advice for running it across a fleet.

ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ