Strands SDK多Agent架构实现企业智能问数平台实践

企业数据问答场景的核心挑战

在实际项目交付中，我观察到传统BI平台在应对动态业务问题时存在明显的架构瓶颈。以下四类痛点在大多数企业数据团队中普遍存在：

配置穷尽与工程债务

传统方案依赖预设指标与看板模板，但面对“连续3个月复购用户占比”或“跨站点退货率趋势”这类动态组合查询时，往往陷入无限扩表的工程循环。从架构角度看，这本质上是静态Schema无法适配动态语义的问题。

复杂查询的可信度困境

多维分析场景下，人工编写SQL的错误率可达40%以上。例如分析”旺季空调退货率上涨原因”需要关联库存、物流、用户评价等多个数据域，手工作业难以保证一致性与可追溯性。

根因分析的自动化断层

即便发现异常趋势，传统工具缺乏自动验证库存波动、竞品影响、用户偏好迁移等根因的能力，决策往往停留在定性讨论层面。

知识资产的沉淀缺失

业务与数据团队之间缺乏统一的意图识别引擎，历史查询逻辑无法复用，导致相似问题反复消耗分析资源。

多角色问数场景需求分析

基于不同用户角色的使用场景，智能问数平台需要支持差异化的交互模式：

• 业务高管：通过自然语言或语音快速获取”指标高亮 + 异常解释 + 行动建议”的经营洞察
• 营销运营团队：利用多维交叉下钻追踪活动效果与客群流转，结合历史检索避免重复分析
• 数据分析师：将问数脚本保存为可复用资产，自动生成并验证SQL，聚焦策略设计
• IT/数据平台团队：以标准化组件形式嵌入现有数据湖与企业API，缩短集成周期
• 智能巡检场景：Agent自动拉取关键指标与阈值比对，结合异常检测模型生成巡检报告

AWS云原生架构设计

基础设施层选型

生产环境采用以下AWS服务组合构建高可用底座：

• Amazon EKS：承载Agent服务的容器编排，支持弹性伸缩与滚动升级
• Amazon RDS：存储结构化指标体系与元数据
• Amazon ElastiCache：管理会话状态与热点查询缓存，保障复杂问答的响应延迟
• Amazon S3：存放原始数据、模型素材及分析报告，通过分层存储优化成本

语音交互能力集成

为支持自然语音问数入口，架构中按需集成Amazon Transcribe进行实时语音转写，并通过Amazon Polly回播分析结果。这一设计让业务人员在移动端或会议场景下也能获得完整洞察。

可观测性与合规体系

全链路指标通过Amazon CloudWatch统一采集，结合AWS Config审计配置变更历史，构建企业级可观测与合规能力。

四层产品架构设计

从架构分层角度，智能问数平台可划分为以下四个层次：

接入与会话层

支持Web、移动端、语音终端等多入口接入，统一处理授权认证、会话管理与权限控制。

智能编排层

Strands Agent驻留此层，依托Amazon Bedrock Agent Runtime的Memory与Knowledge Base能力，实现多Agent的协作调度与上下文共享。

工具执行层

以MCP Server协议为标准输出SQL生成、指标计算、异常检测、可视化渲染等工具，安全调用企业内部数据源与服务。

结果交付层

将分析内容以结构化报告、图形化组件或API形式推送至业务系统，沉淀为可复用知识资产。

Strands Agent多智能体协同架构

平台采用“LLM + REACT + 多Agent”模式实现复杂问数的自动化处理：

Master Agent

使用大语言模型解析自然语言问题，提取指标、维度、时间范围与行动目标，为后续规划提供清晰语义结构。

Planner Agent

基于REACT策略先推理后行动，引入Tree/Graph of Thoughts评估多个解题路径，制定最优执行序列。

Tool Agent

通过MCP协议调用指标库、SQL生成器、模型推理、统计检验等工具，执行计划中的具体任务。

Verifier Agent

对执行结果进行自检与反思，若发现异常则反馈给Planner Agent重新规划，形成自我修正闭环。

Narrator Agent

将可信结果转化为结构化文本、图表及语音输出，并写入Amazon S3与知识库便于历史复用。

Strands SDK多Agent协同实现

Strands SDK提供了多种多Agent协作模式，推荐使用Agent-as-Tool模式实现Agent间的协作调用。通过将不同Agent注册为主Agent的tool，可以实现灵活的任务分发与结果聚合：

# 使用Strands SDK实现Agent-as-Tool模式
from strands import Agent, tool

# 定义专业领域Agent
sql_agent = Agent(
    name="sql_generator",
    model="anthropic.claude-3-sonnet",
    instructions="专注于SQL生成与优化"
)

analysis_agent = Agent(
    name="data_analyst", 
    model="anthropic.claude-3-sonnet",
    instructions="专注于数据分析与异常检测"
)

# 将Agent注册为主Agent的工具
@tool
def generate_sql(query: str) -> str:
    """调用SQL生成Agent处理查询请求"""
    return sql_agent.run(query)

@tool
def analyze_data(data: dict) -> str:
    """调用分析Agent进行数据洞察"""
    return analysis_agent.run(str(data))

# 主Agent编排多个子Agent
master_agent = Agent(
    name="master_coordinator",
    model="anthropic.claude-3-sonnet",
    tools=[generate_sql, analyze_data],
    instructions="协调多个专业Agent完成复杂问数任务"
)

Strands Agent框架提供的轻量化调度和共享记忆机制，让每个Agent既保持独立专长，又能在统一上下文中协同完成复杂问数任务。

模型层可插拔部署策略

从实际部署需求出发，模型层设计需要支持多种场景：

• 公有云部署：直接对接Amazon Bedrock的基础模型，快速上线
• 区域化部署：切换到中国区域可用的托管模型服务
• 私有化部署：通过Amazon SageMaker AI构建专属训练与推理环境，借助Pipeline与Model Monitor持续治理模型生命周期

安全与运维最佳实践

企业级部署需要重点关注以下安全与运维策略：

网络隔离

整体部署在企业专属Amazon VPC，通过子网划分与安全组规则实现访问隔离。

数据加密

传输层与静态数据均由AWS KMS加密保护，满足合规审计要求。

备份与灾备

通过Amazon S3 Versioning与AWS Backup实现多副本保留与跨区域灾备。

发布管理

借助GitOps规范与Amazon EKS的滚动/金丝雀发布机制，确保每次上线都可审计可回退。

架构价值与实施建议

基于上述架构设计，企业问数能力可实现以下提升：

• 从”依赖人工SQL”跃迁到分钟级自动洞察
• 指标模板无需穷尽配置，复杂SQL自动生成并验证
• 语音与文本入口统一，跨角色协同顺畅
• 问数逻辑沉淀为可复用知识资产，降低重复分析成本