מדריך

בניית סוכן נסיעות קולי עם Bedrock AgentCore ו-Nova Sonic

מדריך AWS מציג ארכיטקטורה מבוססת Bedrock AgentCore, מודל Nova 2.5 Sonic ופרוטוקול MCP

4 דקות קריאה
EN
בניית סוכן נסיעות קולי עם Bedrock AgentCore ו-Nova Sonic
מבוסס על כתבה שלAWS Machine Learning ↗תרגום וסיכום באמצעות מערכת חדשות בליווי AIאיך אנחנו עובדים

תקציר מנהלים

מה חשוב לדעת

  1. הפתרון מבוסס על Amazon Bedrock AgentCore, מודל Nova 2.5 Sonic ו-Amazon Bedrock Knowledge Bases.

  2. החיבור בין הסוכן לשירותי ה-backend מבוצע באמצעות Model Context Protocol (MCP) לשמירה על צימוד רופף.

  3. הארכיטקטורה מפרידה בין ממשק המשתמש, סוכן ה-AI ושירותי ה-backend לשלוש שכבות נפרדות, ונפרסת באמצעות AWS CDK.

  4. האינטראקציה הקולית מתבצעת בזמן אמת בחיבור WebSocket ישיר בפורמט 16 kHz PCM.

בפוסט טכני שפורסם בבלוג של AWS, הציג רווי קומאר ארכיטקטורה לבניית סוכן נסיעות קולי (voice travel concierge) עבור אפליקציות של חברות תעופה. הפתרון מבוסס על שלושה שירותים מנוהלים: Amazon Bedrock AgentCore, המשמש כפלטפורמה לבנייה, פריסה והפעלה של סוכני בינה מלאכותית בסביבה מאובטחת; Amazon Nova Sonic ב-Bedrock, מודל דיבור-אל-דיבור (speech-to-speech) לקול בזמן אמת; ו-Amazon Bedrock Knowledge Bases, שירות RAG מנוהל לעיגון תשובות במסמכי מדיניות. הסוכן מאפשר לנוסעים לבצע משימות כגון החלפת מושב, בדיקת עיכובים, עדכון העדפות ארוחה, בירור מדיניות והסלמה לנציג אנושי לפי בקשה, תוך כדי שילוב לצד המסכים הקיימים באפליקציה.

ארכיטקטורת המערכת והפרדת השכבות

הארכיטקטורה המוצגת מפרידה בין ממשק המשתמש (front end), סוכן הבינה המלאכותית ושירותי ה-backend לשכבות נפרדות, מה שמאפשר לפתח ולהרחיב כל רכיב באופן עצמאי. לצורך קישור הסוכן לשירותי ה-backend נעשה שימוש ב-Model Context Protocol (MCP), תקן פתוח להעברת הודעות סטנדרטיות השומר על צימוד רופף (loose coupling).

הפתרון כולל פריסה של מספר שירותי AWS:

  1. Amazon Cognito – מטפל באימות משתמשים ומספק אישורי AWS זמניים לגישה חתומה לממשקי ה-API.
  2. Amazon Bedrock AgentCore runtime – מארח את הסוכן בבידוד ברמת microVM עבור כל הפעלה (session).
  3. Amazon Bedrock AgentCore Gateway – חושף את נקודות הקצה של ה-backend ככלי MCP הניתנים לגילוי.
  4. Amazon API Gateway – מפרסם את ה-backend כנקודות קצה של REST עם הרשאות AWS Identity and Access Management (IAM).
  5. AWS Lambda – מריץ את הלוגיקה העסקית עבור מסלולי נסיעה, מפות מושבים, עדכוני נוסעים, סטטוס טיסה, מועדון לקוחות, בדיקות מדיניות והסלמות.
  6. Amazon DynamoDB – שומר פרופילי לקוחות, הזמנות, נוסעים, מפות מושבים, היסטוריית רכישות, העדפות, תמלולי שיחות ונתוני טיסות.
  7. Amazon Bedrock Knowledge Bases – עונה על שאלות מדיניות על ידי עיגון במסמכי חברת התעופה.
  8. Amazon Simple Email Service (SES) – שולח התראות בדואר אלקטרוני.
  9. AWS Amplify – מארח את ממשק ה-React של האפליקציה.

התשתית מחולקת לארבעה מקטעים ב-AWS CDK: מקטע A כולל חמש מחסניות CDK לתשתיות ה-backend; מקטע B כולל מחסנית אחת ליצירת ה-AgentCore Gateway עם פרוטוקול MCP; מקטע C כולל שתי מחסניות להקצאת תשתית ה-runtime, כולל שימוש ב-Amazon ECR לתמונת הקונטיינר, Amazon S3 להעלאות קוד מקור ו-AWS CodeBuild להפקת תמונת ARM64 Docker; ומקטע D כולל מחסנית לפריסת אפליקציית ה-React ב-AWS Amplify.

זרימת בקשות המשתמש וחיבור WebSocket

זרימת האינטראקציה מתחילה כאשר המשתמש פותח את אפליקציית הרשת ב-AWS Amplify ומזין פרטי התחברות. Amazon Cognito מאמת את הבקשה ומחזיר אסימוני JWT ואישורי AWS זמניים. לאחר מכן, ממשק המשתמש פותח חיבור WebSocket חתום ב-SigV4 ישירות מול Amazon Bedrock AgentCore.

זמן הריצה מאמת את האסימון מול Cognito ומאתחל את Amazon Nova 2.5 Sonic. כאשר המשתמש מדבר, האודיו מוזרם בפורמט 16 kHz PCM דרך ה-WebSocket. מודל Nova 2.5 Sonic מעבד את הדיבור ומפעיל קריאות לכלים (tool calls). הסוכן מפעיל את ה-AgentCore Gateway באמצעות MCP כדי לאחזר נתוני טיסה או לבצע פעולות, וה-Gateway מתרגם את הקריאות לבקשות REST API המועברות ל-API Gateway ולפונקציות Lambda. הנתונים נשלפים מ-DynamoDB, ו-Nova 2.5 Sonic מחזיר תשובה קולית המוזרמת חזרה למשתמש דרך חיבור ה-WebSocket.

יכולות עיבוד קולי עם Amazon Nova 2.5 Sonic

הפתרון עושה שימוש ב-Amazon Nova 2.5 Sonic, מודל קול-אל-קול בעל יכולות הסקת מסקנות בזמן אמת. המודל מספק זיהוי דיבור במגוון מבטאים, עמידות לרעשי רקע, תשובות קוליות המתאימות עצמן לטון הדיבור של הנוסע, והזרמה דו-כיוונית בשיהוי נמוך.

בנוסף, המערכת כוללת קריאות אסינכרוניות לכלים במקביל ללא עצירת השיחה, מיסוך שיהוי (latency masking) על ידי הפקת תגובות קוליות זמניות בזמן ההמתנה לתוצאות, יכולת התפרצות (barge-in), ניהול תורות דיבור טבעי ושמירה על הקשר לאורך תורות מרובים. הסוכן מוגדר לפעול לפי דפוס של אישור לפני כתיבה (confirm-before-write), המחייב אישור מהנוסע לפני ביצוע שינויים, ומקריא מספרי טיסות וקודי אישור תו אחר תו.

מענה לשאלות מדיניות והסלמה לנציג אנושי

עבור שאלות בנושאי כבודה, דמי שינוי, טיסה עם חיות מחמד ותנאי מועדון לקוחות, הסוכן מתחבר ל-Amazon Bedrock Knowledge Bases דרך מחבר ייעודי ב-AgentCore Gateway. מסמכי המדיניות מועלים ל-Amazon S3, והשירות מטפל בהטמעה (embedding), חלוקה למקטעים, אינדוקס, אחסון ב-Amazon S3 Vectors ואיחזור. מנגנון Smart Parsing מכין קובצי PDF כך שטבלאות ומבנים מורכבים יאותחרו בצורה מדויקת.

כאשר משתמש מבקש לשוחח עם נציג אנושי, או כאשר הסוכן אינו יכול למלא את הבקשה, מופעל כלי ה-EscalateToAgent לאחר קבלת אישור מהמשתמש. פונקציית Lambda מתעדת את ההסלמה ב-DynamoDB ומחזירה מספר פנייה וזמן המתנה משוער. ממשק ה-Amplify מפעיל את החיוג למספר התמיכה שהוגדר במערכת ממכשירו של המשתמש.

דרישות מקדימות ופריסה

הפריסה מתבצעת באמצעות תסריט AWS CDK יחיד. הדרישות המקדימות כוללות חשבון AWS, גישה למודל Amazon Nova 2.5 Sonic באזור הפריסה, Node.js בגרסה 20.x ומעלה, Python בגרסה 3.12 ומעלה, AWS CLI מגרסה 2.x, ו-AWS CDK CLI מגרסה 2.x. ניטור המערכת מתבצע באמצעות Amazon CloudWatch, והצפנת הנתונים במנוחה מנוהלת באמצעות AWS KMS. הסרת המשאבים מתבצעת בסדר הפוך לפריסה באמצעות תסריט ייעודי.

האם זה היה שימושי לעסק שלכם?

שאלות ותשובות

שאלות נפוצות

הכתבה הוכנה באמצעות מערכת בליווי בינה מלאכותית לתרגום, סיכום ובקרות איכות אוטומטיות מתוך פרסום מקורי של AWS Machine Learning. קראו על תהליך העריכה שלנו. קישור למקור המקורי.

קבלו עדכוני AI שימושיים למייל

תקציר ממוקד ממערכת החדשות שלנו.

עוד מ־AWS Machine Learning

כל הכתבות מ־AWS Machine Learning
ארכיטקטורת סוכני AI לניתוח חוזים עם Amazon Bedrock ו-Quick
ניתוח
4 דקות
מ־AWS Machine Learning

ארכיטקטורת סוכני AI לניתוח חוזים עם Amazon Bedrock ו-Quick

בפוסט שפורסם בבלוג של AWS הציגו מהנדסי החברה ארכיטקטורה לפלטפורמת ניתוח חוזים, המשלבת סוכני בינה מלאכותית מבוססי Amazon Bedrock AgentCore וכלי תשאול וניתוח ב-Amazon Quick. הפתרון מתמודד עם מגבלות כלי RAG בעת ביצוע חישובי אגרגציה על מאות מסמכים, באמצעות חילוץ שדות מפתח למסד נתונים מובנה ב-Amazon Aurora PostgreSQL. המערכת משתמשת בסוכן חילוץ מבוסס Claude Sonnet ובסוכן אימות מבוסס Claude Haiku, לצד Amazon Textract כגורם מכריע לזיהוי חתימות בעזרת ראייה ממוחשבת. הגישה מאפשרת לבצע הן שאילתות רוחביות והן איתור מקטעים מתוך מסמך יחיד בממשק מאוחד.

קרא עוד
כיצד HEMA בנתה שכבת ידע ארגונית עם Bedrock ו-MCP
ניתוח
4 דקות
מ־AWS Machine Learning

כיצד HEMA בנתה שכבת ידע ארגונית עם Bedrock ו-MCP

רשת הקמעונאות ההולנדית HEMA בנתה שכבת ידע פנימית המבוססת על Amazon Bedrock AgentCore ו-Model Context Protocol (MCP) במטרה לאחד מידע מבוזר ולמנוע מעבר ידני בין פורטלים ומערכות ויקי שונות. העוזר הפנימי HAL, שפותח תחילה ככלי עצמאי מבוסס Next.js ו-Strands, הורחב לשימוש ישיר מתוך כלי העבודה של המהנדסים (כגון Kiro ו-Claude) באמצעות שער Entra MCP ייעודי ופרוקסי אימות. המערכת משרתת כיום מפתחים, מנהלי מוצר ומנתחי מערכות, כאשר השלב הבא מתוכנן להרחיב את יכולות העוזר ממענה לשאלות לביצוע פעולות תפעוליות ישירות מתוך ממשקי השיחה.

קרא עוד
אוסף מיומנויות סוכן פתוח מבית AWS לשיפור הסקת מסקנות בבריאות
מחקר
5 דקות
מ־AWS Machine Learning

אוסף מיומנויות סוכן פתוח מבית AWS לשיפור הסקת מסקנות בבריאות

בפוסט שפורסם ב-AWS הוצג אוסף של 38 מיומנויות סוכן (Agent Skills) בקוד פתוח ב-11 תחומי בריאות ומדעי החיים (HCLS) תחת רישיון MIT-0. המיומנויות בנויות כקובצי Markdown מובנים ומסווגות למיומנויות הסקה ולמיומנויות צינור, הניתנות להרצה על יותר מ-20 שירותים, כולל Amazon Bedrock AgentCore, AWS Strands SDK ו-Kiro CLI. הערכה השוואתית שבוצעה על 410 פרומפטים הראתה כי סוכנים המצוידים במיומנויות השיגו שיעור ניצחון של 69.5% עד 85.9% מול סוכני בסיס ללא מיומנויות, כאשר השיפור המשמעותי ביותר נמדד בממד החשיבה הביקורתית (שיעור ניצחון של 78% עד 85.1%). בנוסף, המיומנויות הפחיתו את שונות הציונים בעד 61.9%.

קרא עוד
אופטימיזציית עלויות וזמני תגובה עם Prompt Caching ב-Bedrock
מדריך
3 דקות
מ־AWS Machine Learning

אופטימיזציית עלויות וזמני תגובה עם Prompt Caching ב-Bedrock

בפוסט של ארכיטקט הפתרונות דניאל אביב מ-AWS, מוסבר כיצד מנגנון ה-Prompt Caching ב-Amazon Bedrock מפחית עד 90% מעלויות טוקני הקלט על פגיעות במטמון ומקצר את זמן התגובה לטוקן הראשון (TTFT). המאמר סוקר שישה תרחישי יישום באמצעות ה-Converse API: שמירת מסמכים, שמירת פרומפט מערכת, שמירת הגדרות כלים לסוכנים, שילוב זמני חיים שונים (Mixed TTL), בידוד דיירים במערכות מרובות משתמשים באמצעות תחילית SHA-256, ואינטגרציה עם ספריית LangChain. מודלי Anthropic Claude Sonnet 4.5 ו-4.6 דורשים סף מינימלי של 1,024 טוקנים להפעלת המטמון.

קרא עוד

עוד כתבות שיעניינו אותך

לכל הכתבות
מדריך כלי ה-AI ללא קוד לעסקים קטנים לפי Salesforce
מדריך
4 דקות
מ־Salesforce Blog

מדריך כלי ה-AI ללא קוד לעסקים קטנים לפי Salesforce

מאמר שפורסם על ידי חברת Salesforce סוקר את תחום כלי ה-AI ללא קוד (No-Code AI) עבור עסקים קטנים ובינוניים. לפי נתוני דוח המגמות המצוטט במאמר, 75% מהעסקים הקטנים משקיעים בבינה מלאכותית, אך 88% מתוכם עדיין נמצאים בשלב הבחינה. המאמר מפרט קריטריונים לבחירת כלים, סוקר פתרונות בתחומי המכירות, השיווק, האוטומציה, השירות והדוחות, ומדגיש את היתרון של פלטפורמה מחוברת שבה 91% ממשתמשי ה-AI מדווחים על גידול בהכנסות לעומת שימוש בכלים נקודתיים מבודדים.

קרא עוד
בדיקת פרומפטים ליישומי LLM: מדריך n8n לזיהוי רגרסיות
מדריך
4 דקות
מ־n8n

בדיקת פרומפטים ליישומי LLM: מדריך n8n לזיהוי רגרסיות

מדריך שפורסם על ידי n8n מפרט כיצד מסגרות עבודה לבדיקת פרומפטים מאפשרות לאתר רגרסיות ביישומי LLM לפני עלייתם לסביבת הייצור. בשל האופי הבלתי-דטרמיניסטי של מודלי שפה, בדיקות התאמה מדויקת מסורתיות אינן מספקות. המדריך סוקר כלים נפוצים בתחום, מבחין בין שיטות הערכה דטרמיניסטיות לבין שימוש ב-LLM כשופט, ומציג כיצד לבצע בדיקות והשוואות מול קו בסיס ישירות בתוך פלטפורמת n8n.

קרא עוד
אופטימיזציית עלויות וזמני תגובה עם Prompt Caching ב-Bedrock
מדריך
3 דקות
מ־AWS Machine Learning

אופטימיזציית עלויות וזמני תגובה עם Prompt Caching ב-Bedrock

בפוסט של ארכיטקט הפתרונות דניאל אביב מ-AWS, מוסבר כיצד מנגנון ה-Prompt Caching ב-Amazon Bedrock מפחית עד 90% מעלויות טוקני הקלט על פגיעות במטמון ומקצר את זמן התגובה לטוקן הראשון (TTFT). המאמר סוקר שישה תרחישי יישום באמצעות ה-Converse API: שמירת מסמכים, שמירת פרומפט מערכת, שמירת הגדרות כלים לסוכנים, שילוב זמני חיים שונים (Mixed TTL), בידוד דיירים במערכות מרובות משתמשים באמצעות תחילית SHA-256, ואינטגרציה עם ספריית LangChain. מודלי Anthropic Claude Sonnet 4.5 ו-4.6 דורשים סף מינימלי של 1,024 טוקנים להפעלת המטמון.

קרא עוד
15 דרכים לשימוש בסוכני AI לניהול רשתות חברתיות לפי Salesforce
מדריך
4 דקות
מ־Salesforce Blog

15 דרכים לשימוש בסוכני AI לניהול רשתות חברתיות לפי Salesforce

מדריך של חברת Salesforce מפרט 15 דרכים שבהן סוכני בינה מלאכותית לרשתות חברתיות מסייעים לעסקים קטנים ובינוניים. הכלים האוטונומיים מאפשרים יצירת תוכן בקול המותג, תזמון פוסטים בזמנים מותאמים אישית, מענה אוטומטי לשאלות נפוצות 24/7, ניתוב פניות מורכבות לנציגים אנושיים, ניטור אזכורים וסנטימנט, וחיבור מעורבות ישירות למערכות ה-CRM לצורך יצירת לידים. בנוסף מובאת דוגמת חברת reMarkable, שטיפלה ביותר מ-18,000 שיחות שירות באמצעות סוכני AI.

קרא עוד