基于 LLM 的引导与确定性引导有何区别？
本练习是课程的一部分
通过我们的互动练习之一，将理论转化为实践
了解 AI 代理如何工作，如何配置不同的模型提供方，使用 MCP 连接工具，并为您的代理 Harness 添加回调与流式输出。
使用钩子控制代理行为，借助插件与技能进行扩展，并通过 Strands Steering 提升可靠性。
当前练习
掌握上下文工程、会话管理，以及借助会话管理器实现持久化记忆。
使用 agents-as-tools、图式工作流与代理集群构建复杂的多代理系统。
全面评估您的代理，并使用 Amazon Bedrock AgentCore 将其部署到云端。
