用 Amazon Bedrock AgentCore 部署多模态 WhatsApp 订餐助手
快餐店往往需要同时维护 App、网站、电话和柜台等多个订餐渠道，每个渠道都是独立的系统，不仅开发和运维成本高，还容易造成顾客历史记录的碎片化——同一顾客在不同渠道上可能被当作陌生人对待。如今，顾客早已习惯在即时通讯应用中完成日常沟通，WhatsApp 拥有超过 20 亿用户，如果顾客能在同一个对话中发送文字、语音消息或直接拨打语音电话，无需下载新应用或登录，体验将大幅提升。
本方案基于 Amazon Bedrock AgentCore 和 Amazon Nova 2 构建了一个多模态 WhatsApp 订餐助手，将文本、语音消息和实时语音通话整合到同一个 WhatsApp Business 号码上。顾客可以通过文字、语音消息或语音电话下单，AI 助手将全程处理从问候到确认订单的流程。所有渠道共享同一个后端和跨渠道记忆，因此顾客今天发消息、明天打电话，系统仍能识别为同一人。
架构上，Meta WhatsApp Business Platform 作为客户入口，负责处理 webhook、消息、媒体和通话 API。Amazon Bedrock AgentCore 托管智能体，Amazon Nova 2 Lite 通过 Bedrock Converse API 处理文本，Amazon Nova 2 Sonic 处理语音消息和通话中的实时语音。智能体通过 Model Context Protocol (MCP) 与餐厅后端对接。整个系统基于 AWS CDK 部署，在 AWS 侧自动创建所需资源，并输出 webhook URL 供 Meta 注册。
设计上，渠道层、智能体运行层和业务后端层相互分离，添加或移除渠道时无需改动后端逻辑。入站流量通过单一 HTTPS webhook 接收，立即返回 200 确认，然后异步处理，避免请求阻塞。这种分层架构让每个部分可以独立部署和推理，简化了维护和扩展。
