AWS实战：用LangGraph与Strands构建多智能体
AWS ML Blog · rss · 2026-07-29
AWS 机器学习博客发表了一篇实战教程，展示如何结合 LangGraph 和 Strands 框架，在 Amazon Bedrock AgentCore 上构建生产级的多智能体系统。文章以金融市场监控为例，演示了复杂业务流中的智能体编排与错误恢复机制。
核心架构亮点：
- 宏观编排：使用 LangGraph 构建有向图状态机，管理多智能体的动态路由、并行执行与状态共享。其持久化检查点系统支持故障恢复和人工介入审查。
- 微观推理：Strands Agent 作为节点内的推理引擎，采用模型无关架构，支持 Claude 等多种 LLM，并具备强大的工具调用与会话管理能力。
- 防注入设计：在数据查询工具中，严格分离数据发现与检索过程，通过参数化 SQL 拦截非法过滤字段，防止 LLM 被注入恶意指令。
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