Strands Agents 示範本機與雲端混合式代理架構
- Adaptive Agentic Intelligence Framework（AAIF）以 Strands Agents 建立三層流程：本機 SLM 判斷請求類型，例行工作交由本機工具，複雜分析則送往 Amazon Bedrock。
- IoT 範例使用 Ollama 模型在本機取得裝置遙測資料並分析攝影機影像；需要更廣脈絡與多步推理的工作，則由雲端工具處理。
- 此架構可用於 Raspberry Pi（8 GB 記憶體）、純雲端或混合式部署，且路由邏輯與處理工具能分開調整。
- 對完全隔離的環境，文章建議以較大的本機模型取代雲端工具；3B 模型可處理部分中等複雜任務，但最難問題的推理深度可能較低。
本站見解
相較於每項請求都送往 Amazon Bedrock，混合模式可把例行推論移至自管硬體；文章估計約八成流量不必呼叫付費 API，但沒有提供實測成本或延遲數據。採用這種方式也意味著要維運 Ollama 和本機模型；若改為全氣隙部署，則需接受最難請求的推理能力可能較弱。
示範 範本 本機 機與 與雲 雲端 端混 混合 合式 式代 代理 理架 架構 建立 立三 三層 層流 流程 判斷 斷請 請求 求類 類型 例行 行工 工作 作交 交由 由本 機工 工具 複雜 雜分 分析 析則 則送 送往 範例 例使 使用 模型 型在 在本 機取 取得 得裝 裝置 置遙 遙測 測資 資料 料並 並分 析攝 攝影 影機 機影 影像 需要 要更 更廣 廣脈 脈絡 絡與 與多 多步 步推 推理 理的 的工 則由 由雲 端工 具處 處理 此架 構可 可用 用於 記憶 憶體 純雲 端或 或混 式部 部署 且路 路由 由邏 邏輯 輯與 與處 理工 具能 能分 分開 開調 調整 對完 完全 全隔 隔離 離的 的環 環境 文章 章建 建議 議以 以較 較大 大的 的本 機模 型取 取代 代雲 型可 可處 理部 部分 分中 中等 等複 雜任 任務 但最 最難 難問 問題 題的 的推 理深 深度 度可 可能 能較 較低 相較 較於 於每 每項 項請 求都 都送 合模 模式 式可 可把 把例 行推 推論 論移 移至 至自 自管 管硬 硬體 章估 估計 計約 約八 八成 成流 流量 量不 不必 必呼 呼叫 叫付 付費 但沒 沒有 有提 提供 供實 實測 測成 成本 本或 或延 延遲 遲數 數據 採用 用這 這種 種方 方式 式也 也意 意味 味著 著要 要維 維運 和本 若改 改為 為全 全氣 氣隙 隙部 則需 需接 接受 受最 難請 求的 理能 能力 力可 較弱
來源
- Adaptive agentic intelligence framework using Strands Agents · AWS Machine Learning
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