Перейти к содержимому
Начать проект

Блог

Amazon Bedrock, AgentCore, SageMaker & Q: агенты в Microsoft Teams

FDE playbook: какой сервис AWS выбрать, путь первого Teams-агента и календарные оценки для RAG, MLOps и LLM apps

  • Balinder Walia
  • 2 мин чтения
  • Updated
На этой странице

Как стыкуются Amazon Bedrock, Bedrock AgentCore, SageMaker и Amazon Q — и как FDE выкатывает первого бизнес-агента в Microsoft Teams. Полный гайд по настройке, список инструментов и календарные оценки — читайте длинная статья.

Amazon Bedrock AgentCore SageMaker Amazon Q агенты в Microsoft Teams

Версия в одном абзаце. Используйте Amazon Bedrock для managed foundation models и RAG knowledge bases. Используйте Bedrock AgentCore как runtime для custom-агентов (memory, tools, identity, observability). Используйте SageMaker когда нужны custom training, fine-tuning или MLOps pipelines. Используйте Amazon Q (Business / Developer), когда нужен продуктовый employee- или builder-ассистент с меньшей инженерией. Ставьте агентов туда, где люди уже работают — Microsoft Teams — через Bot Framework / Azure Bot relay в AgentCore Runtime, с Entra ID для auth.

Кто что делает в стеке AWS

Service Лучше всего для Не для
Amazon BedrockServerless FMs, Guardrails, Knowledge Bases (RAG), Agents APIsОбучение больших моделей с нуля
Bedrock AgentCoreCustom agent runtime, Gateway tools (вкл. Teams Graph), Identity, MemoryТолько low-code «chat with my docs»
Amazon SageMakerTrain / fine-tune / host custom models, Pipelines, Feature Store, MLOpsСамый быстрый путь к Teams chatbot MVP
Amazon QEmployee knowledge assistant; помощь разработчику в coding на AWSГлубоко кастомные multi-agent продукты

Рекомендуемый business pattern

  1. Недели 0–2: Поднимите Bedrock + Knowledge Base RAG на pilot-корпусе; включите Guardrails.
  2. Недели 2–4: Упакуйте production-агента на AgentCore Runtime; подключите инструменты через Gateway (SharePoint, CRM, Teams Graph).
  3. Недели 3–5: Выкатите Teams-бота, который ретранслирует сообщения в AgentCore; держите сессии через teams-{aadObjectId}-{conversationId}.
  4. Параллельно / позже: SageMaker для custom classifiers или fine-tunes; Amazon Q Business для org-wide Q&A с меньшей разработкой.

Первый агент в Teams (снимок FDE)

Минимальный путь, работающий в production-minded пилотах:

  • Azure Bot + регистрация Teams app (Entra ID)
  • AWS Lambda (или контейнер) как Bot messaging endpoint
  • POST в AgentCore Runtime /invocations с JWT
  • Bedrock Knowledge Base для RAG; Guardrails для safety
  • Pilot-канал, human feedback loop, CloudWatch traces

Ожидайте примерно 3–6 недель для ограниченного внутреннего агента (один отдел, один источник знаний, в основном read-only инструменты) с FDE + platform engineer + security review. Полный MLOps + multi-agent + write-actions в бизнес-системы — это квартал+.

Time boxes (ориентировочно)

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

Читать длинную версию

The длинная статья охватывает архитектурные диаграммы в прозе, пошаговую настройку первого агента Teams, Entra ID с AgentCore Identity, цели инструментов Gateway, учебный план FDE, чеклисты требований/инструментов и поэтапные оценки для LLM apps, RAG и MLOps. Опубликовано TenthMatrix.

Ещё из блога