Multi-Agent-Workflows mit SageMaker AI und Bedrock AgentCore bauen
TL;DR
AWS zeigt, wie du OpenAI-kompatible Endpoints auf Amazon SageMaker AI mit dem Bedrock AgentCore Runtime kombinierst. So entsteht ein Multi-Agent-Workflow, in dem jeder spezialisierte Agent das Modell nutzt, das am besten zu seiner Aufgabe passt. Der Beitrag erklärt außerdem, wie du Token-Level-Observability aus den SageMaker-Endpoints bekommst. Diese Daten instrumentiert Strands Agents standardmäßig nicht.
Nauti's Take
Spannend ist hier weniger die Architektur als die Kostenlogik: Wer pro Agent das passende Modell wählt, spart gegenüber dem Ein-Modell-für-alles-Ansatz spürbar Budget. Der Haken ist die Lock-in-Frage, denn wer AgentCore und SageMaker fest verdrahtet, hängt tief im AWS-Stack.
Für Teams, die ohnehin auf AWS laufen, ist das ein brauchbarer Bauplan; alle anderen prüfen besser vorher die Portabilität.
Quellen
