在 AWS 上使用 Amazon Bedrock AgentCore 构建高度可扩展的无服务器 LangGraph 多智能体系统
生成式 AI 已从实验性原型快速演进为需要在生产环境中可靠运行、具备可扩展性并满足实际性能约束的系统。随着企业走出演示与概念验证阶段，推理延迟、扩展能力、状态管理和运维可见性等挑战日益凸显。构建高性能 AI 智能体不仅需要强大的模型，更需要能够提供一致性能、跨交互保持上下文，并在生产环境中深度观察智能体推理与行为的实现方案。
本文提出一种在 AWS 上构建高度可扩展、无服务器的多智能体生成式 AI 系统的解决方案，该方案使用 LangGraph 智能体作为编排器，并与 Amazon Bedrock AgentCore Memory 及 Amazon Bedrock AgentCore Observability 集成。
核心技术组合
我们的方法将无服务器技术如 AWS Lambda 和 AWS Step Functions 相结合。开发者可利用这些服务构建自动扩展、实时响应事件并免去基础设施管理的 LangGraph 智能体，非常适合动态、突发的智能体工作负载。通过组合这些服务，你可以编排复杂的多工具智能体工作流，实现持久状态管理、重试机制和细粒度成本控制。
LangGraph 的显式图执行模型支持确定性协调、并行执行以及智能体间的条件路由，使复杂的多智能体工作流更易于推理和调试。通过将编排逻辑与智能体行为分离，你可以独立地添加、移除或演进专用智能体，同时保持清晰、可审计的执行路径。这对于需要可预测行为、可扩展性和对多智能体推理进行结构化控制的生产系统尤为宝贵。
可观测性与记忆
AgentCore Observability 扩展了这些能力，为每次调用提供详细可见性，捕获跨分布式无服务器组件的模型输入/输出、延迟和工具链指标。AgentCore Memory 的集成记忆服务使智能体能够在会话之间维持短期对话上下文和长期知识。
方案概览
我们的无服务器 LangGraph 与 AgentCore 基础方案将 LangGraph 智能体部署在 AWS Lambda 上，由 Step Functions 编排，并通过 AgentCore 实现统一的可观测性和记忆管理。该架构支持智能体间的动态路由、并行执行和状态持久化，同时保持完全无服务器，按实际使用量付费，无需预置基础设施。
这种设计特别适合需要处理突发流量、快速迭代智能体行为，并希望在不增加运维负担的前提下获得生产级可观测性的团队。通过将 LangGraph 的灵活编排与 AWS 无服务器生态及 Bedrock AgentCore 的专用能力相结合，开发者可以构建出既强大又易于管理的多智能体系统。
