英文原标题：How Bayer Crop Science built an agentic decision engine on Amazon Bedrock AgentCore with AWS Unified Operations
本文为英文原文的机器翻译摘要，原文见：AWS Machine Learning Blog ↗
- Bayer Crop Science 构建了 Connected Decision Engine (CDE) 来部署、编排和监控机器学习工作流，但随着使用增长，理解工作流结果成为瓶颈。
- 为此，Bayer 开发了 Agentic Decision Engine (ADE)，一个基于多智能体架构的自然语言接口，通过监督代理将问题路由到专业代理，第一阶段能解决约80%的用户问题而无需工程师介入。
- ADE 运行在 Amazon Bedrock AgentCore 上，利用其托管运行时隔离用户会话、通过 AgentCore Gateway 实现 IAM 范围工具访问，并保持框架无关性以支持自有的 LangGraph 编排。
- Bayer 与 AWS Unified Operations 合作，获得技术客户经理 (TAM) 和生成式 AI 领域专家工程师 (DSE) 的支持，每周三次技术站会共同做出设计决策。
- ADE 在生产中运行22个专业代理，每个代理专注于特定领域，例如故障排除代理可将诊断时间从超过一小时缩短到10分钟以内。
关键数据
- ADE 第一阶段解决约80%的用户问题而无需工程师介入。
- ADE 在生产中运行22个专业代理。
- 故障诊断时间从超过一小时缩短到10分钟以内。
- 团队每周进行三次技术站会。
为什么值得看：本文展示了如何利用 Amazon Bedrock AgentCore 和 AWS Unified Operations 构建生产级多智能体决策引擎，为复杂数据工作流提供自然语言交互和运维支持。
