মূল বিষয়বস্তুতে যান
প্রজেক্ট শুরু করুন

ব্লগ

Amazon Bedrock, AgentCore, SageMaker & Q: Microsoft Teams-এ Agents

FDE playbook: কোন AWS service ব্যবহার করবেন, প্রথম Teams agent path, এবং RAG, MLOps ও LLM apps-এর calendar estimates

  • Balinder Walia
  • 2 মিনিটে পড়া
  • Updated
এই পৃষ্ঠায়

Amazon Bedrock, Bedrock AgentCore, SageMaker এবং Amazon Q কীভাবে মিলে যায় — এবং একজন FDE কীভাবে Microsoft Teams-এ প্রথম business agent পাঠায়। পূর্ণ setup guide, tooling list ও calendar estimates-এর জন্য পড়ুন দীর্ঘ article.

Amazon Bedrock AgentCore SageMaker Amazon Q agents Microsoft Teams-এ

এক-অনুচ্ছেদের সংস্করণ। ব্যবহার করুন Amazon Bedrock Managed foundation models ও RAG knowledge bases-এর জন্য। ব্যবহার করুন Bedrock AgentCore custom agents-এর runtime হিসেবে (memory, tools, identity, observability)। ব্যবহার করুন SageMaker যখন custom training, fine-tuning বা MLOps pipelines দরকার। ব্যবহার করুন Amazon Q (Business / Developer) যখন কম engineering-এ productised employee বা builder assistant চান। Agents রাখুন যেখানে মানুষ ইতিমধ্যে কাজ করে — Microsoft Teams — Bot Framework / Azure Bot relay দিয়ে AgentCore Runtime-এ, auth-এর জন্য Entra IDসহ।

AWS stack-এ কে কী করে

সার্ভিস সেরা এর জন্য নয়
Amazon BedrockServerless FMs, Guardrails, Knowledge Bases (RAG), Agents APIsScratch থেকে বড় models train করা
Bedrock AgentCoreCustom agent runtime, Gateway tools (incl. Teams Graph), Identity, Memoryশুধু low-code “chat with my docs”
Amazon SageMakerTrain / fine-tune / host custom models, Pipelines, Feature Store, MLOpsTeams chatbot MVP-এর দ্রুততম path
Amazon QEmployee knowledge assistant; AWS-এ developer coding helpগভীরভাবে custom multi-agent products

প্রস্তাবিত business pattern

  1. সপ্তাহ 0–2: Pilot corpus-এ Bedrock + Knowledge Base RAG দাঁড় করান; Guardrails চালু করুন।
  2. সপ্তাহ 2–4: AgentCore Runtime-এ production agent প্যাকেজ করুন; Gateway দিয়ে tools সংযুক্ত করুন (SharePoint, CRM, Teams Graph)।
  3. সপ্তাহ 3–5: এমন Teams bot পাঠান যা messages AgentCore-এ relay করে; sessions রাখুন teams-{aadObjectId}-{conversationId}.
  4. Parallel / later: Custom classifiers বা fine-tunes-এর জন্য SageMaker; কম build-এ org-wide Q&A-এর জন্য Amazon Q Business।

Teams-এ প্রথম agent (FDE snapshot)

Production-minded pilots-এ কাজ করে এমন ন্যূনতম path:

  • Azure Bot + Teams app registration (Entra ID)
  • Bot messaging endpoint হিসেবে AWS Lambda (বা container)
  • POST AgentCore Runtime-এ /invocations JWTসহ
  • RAG-এর জন্য Bedrock Knowledge Base; নিরাপত্তার জন্য Guardrails
  • Pilot channel, human feedback loop, CloudWatch traces

প্রায় আশা করুন 3–6 সপ্তাহ scoped internal agent-এর জন্য (এক বিভাগ, এক knowledge source, বেশিরভাগ read-mostly tools) FDE + platform engineer + security reviewসহ। Full MLOps + multi-agent + line-of-business systems-এ write-actions একটি ত্রৈমাসিক+.

Time boxes (indicative)

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

দীর্ঘ সংস্করণ পড়ুন

The দীর্ঘ article গদ্যে architecture diagrams, Teams first-agent setup ধাপে ধাপে, Entra ID with AgentCore Identity, tool Gateway targets, FDE training curriculum, requirements/tooling checklists, এবং LLM apps, RAG ও MLOps-এর phased estimates কভার করে। প্রকাশিত TenthMatrix.

ব্লগ থেকে আরও