AWS Bedrock零售AI Agent开发实战：Strands SDK架构指南

零售行业为何需要AI Agent

零售企业正面临一个关键转折点：消费者期望全天候个性化服务，而传统RPA和规则引擎已无法应对日益复杂的业务场景。AI Agent的核心价值在于其具备上下文理解、自主决策和工具调用三重能力，这与简单的聊天机器人有本质区别。

从架构师视角来看，AI Agent的技术优势体现在三个层面：

• 智能理解层：通过大语言模型解析自然语言，准确识别用户意图和业务上下文
• 工具执行层：自主选择并组合调用API、数据库、外部服务完成复杂任务链
• 协作编排层：多个专业Agent按业务域分工，协同处理跨领域问题

场景一：智能客户服务系统架构

构建7×24小时智能客服是零售AI Agent最直接的落地场景。基于Strands Agents SDK和AWS服务栈，推荐采用以下分层架构：

核心技术组件

• 模型调用层：通过Amazon Bedrock接入Claude、Nova或Llama模型，Strands SDK提供统一抽象接口
• 会话管理层：使用Amazon DynamoDB持久化对话历史，支持跨会话上下文恢复
• 知识检索层：通过Amazon Bedrock Knowledge Bases存储产品手册和FAQ，实现RAG增强
• 实时通信层：Amazon API Gateway WebSocket配合Strands SDK流式处理实现低延迟响应

多渠道接入建议

生产环境中，建议通过Amazon Connect统一整合电话、网页、移动APP等渠道。这样可以确保用户在不同触点获得一致的服务体验，同时简化后端Agent的调用逻辑。

场景二：个性化商品推荐引擎

推荐系统是提升转化率的核心能力。将AI Agent与Amazon Personalize结合，可以实现从用户意图理解到推荐结果呈现的端到端智能化。

技术实现要点

• 推荐模型：在Amazon Personalize中训练个性化模型，Agent通过工具函数调用推荐API
• 用户画像存储：Amazon DynamoDB存储用户行为和偏好数据，支持毫秒级查询
• 语义搜索：使用Amazon OpenSearch Service构建商品向量索引，支持自然语言商品检索
• 实时行为流：通过Amazon Kinesis处理用户点击流，确保推荐基于最新行为数据

实践建议：推荐策略的效果验证应使用Amazon CloudWatch Evidently进行A/B测试，避免凭直觉调整算法参数。

场景三：库存与供应链智能优化

供应链场景的复杂性在于需要整合多源数据并协调多个业务环节。AI Agent在此场景的价值是将分散的数据和决策流程统一编排。

推荐架构方案

• 历史数据仓库：Amazon Redshift存储销售和库存历史，Agent查询趋势模式
• 需求预测：Amazon Forecast生成未来需求预测，Agent据此生成补货建议
• 实时库存状态：DynamoDB维护当前库存，支持高并发读写
• 事件驱动触发：Amazon EventBridge监听库存阈值事件，自动启动Agent处理流程
• 工作流编排：AWS Step Functions协调采购、物流、供应商沟通等多步骤流程

对于物流路径优化，可集成Amazon Location Service计算最优配送路线，这在多仓库场景下能显著降低配送成本。

场景四：动态定价决策系统

动态定价需要Agent综合考虑竞品价格、库存水平、需求弹性等多维因素。以下是经过验证的技术方案：

数据流与决策链路

• 竞品数据采集：AWS Lambda定时任务爬取竞品价格，存储至Amazon S3
• 价格分析：通过Amazon Athena查询历史价格数据，分析价格弹性
• 定价模型：Amazon SageMaker训练价格优化模型，预测最优价格点
• 规则约束：DynamoDB存储定价规则（如最低利润率、最大调价幅度），Agent确保决策合规
• 审批通知：重大价格调整通过Amazon SNS推送管理层审批

关键建议：定价Agent的输出必须经过业务规则校验，建议在Agent工具链中内置价格边界检查逻辑，避免异常定价决策。

场景五：商业洞察与数据分析助手

数据分析Agent的核心能力是将自然语言查询转换为SQL，并从结果中提取可操作的业务洞察。

技术栈选型

• 数据湖：Amazon S3存储原始业务数据，AWS Glue执行ETL处理
• 交互式查询：Agent通过Amazon Athena执行SQL，快速返回分析结果
• 可视化集成：调用Amazon QuickSight API自动生成图表和仪表板
• 预测能力：集成Amazon Forecast提供趋势预测分析
• 报告分发：通过Amazon SES自动发送周报月报

自然语言转SQL是该场景的技术难点。建议在Prompt中提供数据库Schema信息，并使用Few-shot示例提升转换准确率。

AI Agent核心技术优势分析

自主决策能力

与传统自动化脚本不同，AI Agent通过大语言模型具备上下文推理能力，能够处理非结构化、模糊的业务请求。这使其适合处理客服咨询、数据分析等需要理解意图的场景。

工具集成机制

Strands Agents SDK的工具（Tools）机制允许Agent调用数据库、API、文件系统等外部资源。工具定义采用声明式配置，Agent在运行时自主选择合适的工具组合。

多代理协作模式

复杂零售业务通常跨越多个领域。推荐按业务域划分Agent：客服Agent、推荐Agent、库存Agent各司其职，通过编排层协调完成复杂任务。这种架构提升了系统的可维护性和可扩展性。

架构扩展性

基于Strands SDK构建的Agent系统天然支持水平扩展。结合AWS Lambda或Amazon ECS部署，可以根据请求量弹性伸缩，同时保持成本可控。

生产环境部署建议

从MVP到规模化部署，建议遵循以下渐进式路径：

• 第一阶段：选择单一场景（如智能客服）验证技术可行性，使用Bedrock托管模型降低运维复杂度
• 第二阶段：集成Bedrock Guardrails确保输出安全合规，添加会话持久化和监控告警
• 第三阶段：扩展至多场景，构建多代理协作架构，评估Amazon Bedrock AgentCore托管方案
• 第四阶段：建立Agent效果评估体系，持续优化Prompt和工具配置