以 LLM 為基礎的引導與決定論式引導有何不同？
本練習屬於課程
將理論付諸實踐，立即體驗我們的互動練習
了解 AI 代理如何運作，如何設定不同的模型供應商，透過 MCP 連結工具，並在你的 agent harness 中加入回呼與串流。
使用 hooks 控制代理行為，透過外掛與技能擴充功能，並利用 Strands Steering 提升可靠性。
當前練習
掌握脈絡工程、對話管理，以及透過工作階段管理器實作的持久記憶。
運用 agents-as-tools、圖形化工作流程與代理集群，打造進階的多代理系統。
徹底評估你的代理，並使用 Amazon Bedrock AgentCore 部署至雲端。
