场景描述
释普科技针对实验室50%时间耗费在管理、样本准备等非核心事务的问题，开发了R&D Platform和LabOps
Platform，通过模块化协作接管重复性工作，让科学家专注创新研发。在快速拓展的过程中释普科技发现，随着产品模块的数量和业务功能不断增加，早期采用的单
Agent 架构已难以支撑复杂任务的高效处理，存在两大核心难题：
- 其一，在单Agent、单Action Group 模式下，随着功能数量的增加，系统在意图识别上易出现混淆。 其二，面对多个并行业务目标，单Agent 架构也难以实现任务的独立管理与高效调度。
解决方案
1. 通过引入Amazon Bedrock 的Multi-Agent collaboration 功能，释普科技不仅有效规避了单Agent 架构下的意图歧义与模块耦合问题，也为产品功能的后续演进奠定了基础。Amazon Bedrock Multi-Agent collaboration 框架预设了完整的“监督 Agent- 子Agents” 体系，释普科技仅需为每个子Agent 定义清晰的功能描述与提示词，并在监督 Agent 中标明其所对应的任务类型，系统即可在接收到用户请求时自动完成任务分发、执行与结果汇总，大幅简化了部署与调试流程；
2. 在全新架构中，各子Agent 职责边界清晰，便于独立调试与优化，而监督Agent 则统一承担任务识别、路由与调用调度的角色，显著提升了系统整体的可维护性与响应效率；
3. 完成Multi-Agent 系统的构建后，释普科技希望进一步针对任务链中的关键逻辑模块，推进系统的轻量化与解耦优化。为实现更高的执行灵活性与资源效率，释普科技选择引入Serverless 架构，通过Amazon Lambda 将用户鉴权、时间戳转换等通用逻辑封装为可复用函数，并以Tool（工具）或Action（动作）的形式嵌入Agent 工作流中。
成效
1.释普科技基于Multi-Agent 架构所构建的跨模块协同的智能系统，能够以监督Agent 对多业务子Agent 进行统一调度与协同执行，提升服务流程中用户意图识别的准确性与交互效率；
2.面对客户定制化场景，该系统还能通过衍生方式灵活接入客户侧工具与专属Agent，实现产品功能与客户需求的深度融合；
3.释普科技实现了Multi-Agent 架构与Serverless 体系的高效协同，在增强系统性能与服务弹性的同时也显著提升了研发流程的执行效率，从而将AI Agent 产品的上线周期加快50%，加速了生成式AI 在实验室科研场景中的落地与价值释放。
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