Bayer Crop Science zbudował Agentic Decision Engine (ADE), wieloagentowy interfejs języka naturalnego do swojej platformy analitycznej. Według studium przypadku AWS rozwiązanie działa na Amazon Bedrock AgentCore i uzupełnia Connected Decision Engine (CDE). CDE pozostaje kontrolowaną warstwą wykonywania procesów analitycznych.

CDE wdraża, koordynuje, monitoruje i ponownie wykorzystuje procesy uczenia maszynowego, zachowując historię wykonania oraz mechanizmy kontroli operacyjnej. Analityka obejmuje genomikę, doświadczenia polowe, obrazy, warunki środowiskowe i wyniki modeli. ADE pobiera kontekst rozproszony wcześniej między API, dokumentacją, metadanymi, pulpitami i logami.

Specjaliści korzystający z kontekstu operacyjnego

ADE ma 22 agentów specjalistycznych działających produkcyjnie. Domain Expert wykorzystuje RAG, Operational pobiera stan i wyniki procesów CDE, Troubleshooting analizuje telemetrię, a Visualization dostarcza wykresy lub pulpity. Wzorzec Models as Skill przekształca kod i dokumentację modeli w centralnie rejestrowane umiejętności, aby odpowiedzi opierały się na implementacji.

Interfejs w React korzysta z proxy tożsamości Entra ID. Nadzorca LangGraph klasyfikuje zapytania, wybiera specjalistów i łączy wyniki. GitHub Actions buduje obrazy, wysyła je do ECR i wdraża w AgentCore Runtime. Aurora PostgreSQL przechowuje sesje, opinie i dane analityczne, a ElastiCache buforuje odpowiedzi. Treści w S3 wykorzystują Titan Text Embeddings V2 i OpenSearch Serverless do RAG.

AgentCore zachowuje kontekst w czasie trwania sesji. Punkty kontrolne LangGraph w DynamoDB pozwalają wznawiać pracę po skalowaniu, restartach i przekroczeniu granic sesji. Entra ID dostarcza tożsamość użytkownika, IAM autoryzuje wywołania między usługami, a autoryzacja wyjściowa Gateway kontroluje dostęp do CDE. Interceptor Lambda sprawdza żądania i przekazuje atrybuty autoryzacji. Zespół ze specjalistą AWS określił kontrakty tokenów na poszczególnych granicach.

Narzędzia i zgodność modeli

Rejestracja specyfikacji OpenAPI w AgentCore Gateway udostępnia operacje REST jako narzędzia MCP, bez osobnego serwera dla każdego API. ADE oferuje około 20 narzędzi API. Ich zakres zależy od specjalisty, co ogranicza liczbę tokenów wejściowych i przestrzeń wyboru narzędzi. Gateway obsługuje też wyszukiwanie semantyczne w większych katalogach.

CDE zarządza ponad 500 konfiguracjami modeli. Na potrzeby wydania ADE Bayer zachował dotychczasowy model: nowsza wersja z włączonym rozumowaniem okazała się niezgodna z wdrożonym połączeniem narzędzi i ustrukturyzowanych odpowiedzi. Produkcja stosuje minimalne uprawnienia, narzędzia tylko do odczytu przypisane agentom i walidację wyników. Troubleshooting nie może zmieniać procesów, a Domain Expert wywoływać niezwiązanych API.

Visualization stał się osobnym agentem, gdy potrzebował pobierania danych, wyboru wykresów, ponawiania prób, obsługi błędów i decyzji o pulpitach. Korzysta z matplotlib i Plotly w AgentCore Code Interpreter, wymienia dane przez S3 i może zwracać materiały dla Amazon Quick lub Power BI.

Raportowane wyniki i przygotowanie produkcji

Według źródła czas diagnozy spadł z ponad godziny do mniej niż dziesięciu minut. Gdy obsługa wyjątków powodowała, że błędy agentów wyglądały w monitoringu jak sukcesy, zespół dodał metryki awarii i alarmy CloudWatch. Obejmują błędy narzędzi, ograniczanie żądań, przekroczenia czasu modeli i walidację ustrukturyzowanych wyników. Ślady i logi wywołań obejmują nadzorcę oraz specjalistów.

ADE szacuje koszty interakcji na podstawie profili inferencji, metadanych żądań, logów wywołań modeli i tożsamości IAM. Najwięcej tokenów zużywali Visualization i Operational. Telemetria ujawniła powtarzane dane wejściowe bez buforowania promptów. Buforowanie stałego prefiksu promptu obniżyło według źródła koszty tokenów wejściowych o 20–30 procent.

Bayer udostępnił ADE zamkniętej grupie; korzystało z niego ponad 100 hodowców roślin, analityków, badaczy, specjalistów danych i inżynierów. Opis podaje, że około 80 procent pytań pierwszej fazy rozwiązano bez inżyniera, a Gateway zmniejszył nakład integracyjny na jedno API o ponad 99 procent. Są to wyniki opisywanego wdrożenia.

Wyznaczony Technical Account Manager i Domain Specialist Engineer z AWS wspierali projekt od architektury po produkcję, uczestnicząc w trzech spotkaniach technicznych tygodniowo. Przeglądy Critical Workload i Well-Architected z Generative AI Lens doprowadziły do wzmocnienia alarmów, przyjęcia niezmiennych wersjonowanych obrazów, skanowania ECR przy wysyłaniu i zasad cyklu życia obrazów. Testy obciążeniowe wykryły problem sieciowy z pustymi odpowiedziami; przed startem rozwiązano 35 problemów blokujących.

Po uruchomieniu kontynuowano przeglądy operacyjne. Krytyczne alarmy włączono do AWS Incident Detection and Response; według źródła inżynierowie incydentów podejmują działania w ciągu pięciu minut. AWS Security Incident Response wspiera obsługę zdarzeń bezpieczeństwa. Bayer ma już komunikację między agentami, bada interoperacyjność chmury hybrydowej i planuje ocenę Bedrock Guardrails obok własnych kontroli. Zachowuje odpowiedzialność za architekturę i decyzje.