回复力のあるサプライチェーンの構築: Amazon Bedrock を活用した小売・消費財向けマルチエージェント AI アーキテクチャー
凌晨2点。手机收到紧急警报：主要港口关闭，影响47批到货航班，距离促销活动开始仅剩72小时。急忙打开笔记本电脑，查看库存仪表板、物流平台、供应商门户等十几个不同的系统。这些系统只传达了当前情况的一部分，无法获得所需的答案。在市场份额被竞争对手夺走之前，该如何重新安排运输路线、重新分配库存，并维持促销承诺的出货量？
当主要港口关闭等中断影响供应链时，每一分每一秒都至关重要。对零售和消费品公司而言，劳动力短缺、气象现象、意外港口关闭导致的供应链中断，可能会造成数百万美元的营收损失，并使与利益相关者的关系恶化。管理和制定应对这些中断的策略，即使在拥有现代数据驱动且相互连接的供应链的组织中，仍然是一个手动过程。因此，传统系统在应对时往往苦于数据处理、多方利益相关者协调以及在关键时间内制定可行的建议方案。
供应链韧性的挑战
现代零售及消费品企业的供应链是一个跨越全球供应商、配送中心、运输网络和零售点的复杂网络。一旦发生中断，决策者将面临几个关键挑战。
- 数据碎片化：关键信息分散在库存系统、物流平台、供应商数据库和外部数据源中。
- 时间紧迫性：在重新安排运输路线和重新分配库存时，时间至关重要。
- 复杂性：存在多个需要并行优化的相互依赖变量。
- 利益相关者协调：需要在供应商、物流提供商和内部团队之间进行同步响应。
传统方法依赖手动分析和顺序决策过程，根本无法跟上现代供应链中断的速度和复杂性。
多智能体AI：供应链智能的新范式
多智能体AI架构代表了处理复杂业务问题方法上的根本性转变。它并非试图用一个单一的AI系统处理问题的所有方面，而是让专业化的AI智能体协同工作，每个智能体专注于自己的专业领域，同时由监督智能体来协调其输出。
通过结合目前正式可用的 Amazon Bedrock AgentCore 的多智能体协作功能和最新的基础模型，可以构建一个由专业智能体协同工作、实时应对供应链中断的生产就绪系统。
架构概述：协同工作的专业智能体
我们的演示架构利用了 Amazon Bedrock 提供的基础模型、Amazon Bedrock AgentCore 提供的AI智能体运营功能以及多智能体协作功能，构建一个具备韧性的供应链响应系统。该架构由以下部分组成：
- 监督智能体：供应链协调员
- 分析接收到的中断警报。
- 向专业智能体委托任务。
- 将建议整合为可执行的提案。
- 在整个响应工作流中保持上下文。
- 专业协作智能体：
- 物流优化智能体
- 评估替代运输路线。
- 评估承运商可用性和运输能力。
- 调查可用运输和详细信息。
- 验证物流调整建议。
- 生成执行报告的物流部分。
- 库存智能体
- 验证中断事件以及其他智能体的输入。
- 执行对提议的各种解决方案的影响分析。
- 计算库存缺口和提议运输方案的结果。
- 促销风险智能体
- 分析中断影响的产品及拟议解决方案中包含的产品的影响。
- 获取可能影响中断或提议替代方案的相关促销数据。
- 向其他智能体提供促销详情。
- 运输追踪智能体
- 提供可能影响提议调整的上游发货延迟详情。
- 通过可行性审查验证发货目的地选项。
- 物流优化智能体
使用AWS服务进行技术实现
该架构构建在为大规模企业级AI应用设计的AWS服务基础之上。
Amazon Bedrock AgentCore 提供安全、大规模部署和运行AI智能体的基础设施，包括运行时、内存、身份、可观测性和API集成功能。部署在 Amazon Bedrock AgentCore Runtime 上的多智能体架构使每个专业智能体能够：
- 自主执行多步骤工作流。
- 通过知识库安全连接到企业数据源。
- 调用API和操作组以获取实时数据访问。
- 维持会话上下文和内存。
通过多智能体协作，监督智能体能够：
- 将复杂的中断场景分解为可管理的任务。
- 委托给适当的专业智能体。
- 协调智能体间的信息流。
- 将输出整合为全面的建议。
主要技术功能
- 内联智能体：为灵活响应场景而动态调整运行时的智能体角色。
- 负载引用：高效的数据处理，减少传输开销并改善响应时间。
- 增强的可追溯性：为生产环境提供的全面监控和调试功能，包括每个智能体的思考过程、自定义工具交互结果，以及为业务一致性而设计、不受生成AI幻觉影响的确定性优化策略。
当中断事件触发智能体时，供应链负责人开始响应以解决问题。此时，他们已经掌握了一个与业务目标一致、数据驱动的、可验证的解决方案计划。
演示演练：港口关闭场景
以影响一批到货航班的主要西海岸港口关闭为例，看看系统如何应对现实世界的中断。 步骤 1：中断检测 系统接收到关于港口关闭的警报，其中包含受影响货物、预计持续时间、受影响的SKU信息。
图1：配送分析 - 港口关闭：台风预计将影响新加坡。 如图1所示，系统将零售用例和港口关闭识别为中断。在该场景中，预计台风将影响新加坡。屏幕显示了模拟中断事件的开始分析过程。 步骤 2：监督智能体分析 供应链协调员分析中断的范围，制定应对计划，并向专业智能体委派任务。 图2：应对中断的策略 图2显示了多智能体应用识别出的具体中断应对策略。显示了两个建议：一个是建议完全转移可用库存以覆盖因港口关闭而延迟的货物；第二个建议是提议额外的转移以覆盖即将到来的促销活动。图2还显示了批准或拒绝提议策略的选项，表明人类领域专家仍然参与其中。 步骤 3：多智能体优化策略
- 库存情报智能体 识别出拥有可调配的替代库存的相关配送中心，以最小化缺货风险。
- 库存智能体 获取并提供按SKU和托盘划分的详细信息，以及订单的及时影响和未来预测的库存影响。
- 促销风险智能体 将可用产品与即将到来的促销活动相关联，以确定可能影响优化策略的相关促销数据。
- 运输追踪智能体 调查活跃和提议的货物，以根据实际运输数据验证优化方案。 图3：多智能体协作 图3显示了每个专业智能体及其任务，以及在零售场景中的交互策略。供应链协调员智能体、物流智能体、库存智能体、促销风险智能体和运输追踪智能体都包含在多智能体协作中。 步骤 4：整合建议 监督智能体将此场景的调查结果整合为以下三个数据驱动的提案：
- 即时重新分配：从需求较低的地区重新分配现有库存。
- 替代路线：通过墨西哥湾港口重新安排运输路线，延迟3天。
- 供应商加速：利用关键SKU的备用供应商，提前期为5天。
每个提案都包含成本影响、时间线估算和风险评估，所有这些都是在最初中断警报发出后的几分钟内生成的。
图 4：基于批准的影响摘要。 显示了针对已识别的港口关闭场景，根据批准策略的影响摘要。多智能体应用判断，接受该提案将导致运输成本减少-$4,275，以及可确保的总收入$28,500。还显示了两个已批准的转移订单，包括订单号、每订单单位数、物品ID、配送中心和抵达日期。
业务影响和可衡量的成果
实施多智能体AI架构以增强供应链韧性的组织获得了以下关键利益：
- 速度：将应对复杂中断场景的响应时间从数小时缩短至数分钟。
- 准确性：数据驱动的建议消除了猜测，减少了代价高昂的错误。
- 可扩展性：无需增加人员即可处理多个同时发生的中断。
- 透明度：为合规性和学习提供了完整的决策过程审计跟踪。
多智能体方法还支持持续改进。每次中断响应都将作为独立的长期记忆策略保留在 Amazon Bedrock AgentCore Memory 中，以改进智能体性能并扩展其功能。审计人员和合规团队可以审查智能体流程，记录决策方法，并通过 Amazon Bedrock AgentCore Policy 确认所有决策都遵循了现有政策。
Amazon Bedrock AgentCore 提供了内置安全性、可扩展性和可观测性，提供了从原型迁移到生产环境所需的生产级基础设施。
结论：供应链韧性的未来
供应链中断是不可避免的，但其影响并非必然如此。基于 Amazon Bedrock AgentCore 的多智能体AI架构，代表了零售和消费品企业在应对复杂性和不确定性方面取得了根本性的进步。
通过使专业化的AI智能体能够协同处理复杂问题，组织可以将供应链中断从危机转变为具有清晰、数据驱动的响应路径的可管理事件。
这项技术如今已可在生产环境中使用。对于技术领导者而言，问题不在于是否要为供应链韧性采用多智能体AI，而在于能以多快的速度实施它来保护业务免受下一次中断的影响。
准备好将多智能体AI应用于您的供应链了吗？ 请访问 NRF 2026: Retail’s Big Show 的4438号展位上的 AWS Industries Retail & Consumer Goods 空间，亲身体验演示。此外，要了解更多关于构建生产就绪的多智能体系统的信息，请查阅 Amazon Bedrock AgentCore 文档，或联系您的AWS客户团队，讨论您特定的供应链挑战。
作者介绍
David Bounds David 是 AWS 的企业解决方案架构师，致力于帮助客户在 AWS 上加速他们的工作负载。专注于机器学习和生成式 AI，为各种类型、视角和经验水平的客户提供技术支持。David 居住在伦敦，热爱天气，享受与拳师犬散步和收集故事。
Angel Goni Oramas Angel 是一位常驻亚特兰大的首席解决方案架构师，在金融服务、零售和消费品行业拥有超过15年的 IT 经验。
本文翻译由解决方案架构师 斎藤大徳 负责。原文在此处。