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构建供应链智能体人工智能:数据到决策的模式 [重复].pdf

上传人: 明**** 编号:1013504 2025-12-21 31页 601.99KB

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根据《P EX 308 - RArchitecting Agentic AI for Supply Chain: Data-to-Decision Patterns》的内容,以下是全文关键点的概括: 1. **供应链挑战**:缺乏单一真相源、实时可见性不足、日常应对和缺乏上下文数据。 2. **多代理系统**:构建用于供应链的多代理系统,以实现数据到决策的转换。 3. **数据统一**:使用MCP(多代理协同平台)实现数据统一,包括S3表、Redshift和外部API。 4. **代理角色**:包括需求规划代理、定价与促销代理、运输与物流代理等。 5. **需求规划流程**:通过分析历史销售、天气信号、市场信号和异常检测来优化预测。 6. **模拟与执行**:使用模拟引擎进行预测优化,并通过ERP和WMS执行。 7. **Agentic AI栈**:包括数据处理、机器学习、统一集成层和代理层。 8. **技术支持**:提供Amazon Bedrock AgentCore、SDK、样本、文档和工具,支持Agentic AI开发。 9. **培训与认证**:提供AI实践者认证、开发者专业认证和Agentic AI相关培训。
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