ਸਮੱਗਰੀ 'ਤੇ ਜਾਓ
ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ

ਬਲੌਗ

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 Walia
  • 2 ਮਿੰਟ ਦੀ ਪੜ੍ਹਤ
  • Updated
ਇਸ ਪੰਨੇ 'ਤੇ

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 TenthMatrix.

ਬਲੌਗ ਤੋਂ ਹੋਰ