用 Amazon Nova Multimodal Embeddings 与 Bedrock AgentCore 构建多智能体工程助手
当合格的航空航天部件停产或交期拉长时，工程师往往要花数天在供应商数据表、接口控制文档（ICD）和合格记录之间交叉核对，才能写出一份可供评审的替代理由。飞行关键件替换出错可能导致任务失败，而支撑每个决定的证据常散落在邮件和未文档化的经验里，评审者拿不到正式、可重复的核查材料。
AWS 在博文中给出了一套多智能体工程助手的构建方法，目标是把上述交叉核对工作交给系统完成，覆盖从检索到起草评估的流程。所用组件包括 Amazon Bedrock AgentCore、Amazon Nova Multimodal Embeddings，以及开源 Strands Agents SDK。
架构与分工
整套方案围绕一条设计原则：每个决定由工程师做出，系统只负责汇集证据。这条原则决定了哪些环节用大语言模型、哪些环节用确定性代码。
- 确定性规格匹配：用 Python 编写的容差规则代码，把候选零件与参考零件及工程师提出的要求逐项比对。相同输入始终得到相同的通过或标记结论，因此结果可以进入正式工程评审。
- 多智能体编排：一个轻量规划器把每次查询路由给 Catalog、Evaluation、Knowledge 三个专家智能体中的一个或多个；当有多个专家参与时，由 supervisor 汇总结果。像“检查这个轮子是否临近停产、找替代件并打分”这类复杂问题，会依次串起三个专家。
- 人在回路：系统起草理由备忘录和集成影响评估（IIA）供工程评审，但不推荐也不批准替代方案。每次评估还会写入一条与 AS9100 第 8.4 和 8.5.6 节对齐的审计记录。
在 AgentCore runtime 上，规划器使用 Claude Haiku 5.5 生成路由计划，专家智能体使用 Claude Sonnet 5.5 执行工具调用，supervisor 使用 Claude Opus 5.5 在多个专家参与时汇总结果。专家从用 Amazon Bedrock Managed Knowledge Bases 构建的托管知识库中检索，该知识库使用 Amazon Nova Multimodal Embeddings，并通过 AgentCore Gateway 路由，同时接入 Web Search 连接器获取实时网络数据。
对于以图片为查询（例如上传一张图表来识别零件）的场景，智能体直接调用 Amazon S3 Vectors 索引，因为托管知识库的检索 API 不接受图片输入。正式的集成影响评估文档则由一条固定链路生成：Knowledge、Evaluation、Supervisor。
Nova Multimodal Embeddings 的两个角色
- 多模态检索：数据表、ICD 和性能图表都用 Nova Multimodal Embeddings 嵌入，使文本与视觉内容共享同一语义空间。工程师输入“0.06 Nms 轮子的扭矩曲线”或上传一张图表图片，检索会返回匹配的图表并附带来源。
- 视觉相似度打分：比较两个候选零件时，Nova Multimodal Embeddings 计算两者照片之间的余弦相似度，Claude 则分析具体的物理差异，如安装孔位、连接器位置、外壳几何形状。该分数为确定性规格比对补充证据，而匹配结论仍以规格比对为基础。
运行条件
按博文说明，复现该方案需要：可访问美国东部（弗吉尼亚北部）区域 Amazon Bedrock 的 AWS 账户；在 Amazon Bedrock 中开通 Amazon Nova Multimodal Embeddings、Claude Haiku 5.5、Claude Sonnet 5.5 和 Claude Opus 5.5 的模型访问权限；基于零件语料（数据表、ICD、描述）用 Amazon Bedrock Managed Knowledge Bases 和 Nova Multimodal Embeddings 创建的托管知识库；覆盖零件照片和数据表图表裁剪图的 Amazon S3 Vectors 索引；配置了 Web Search 连接器和托管知识库目标的 AgentCore Gateway；Python 3.10 或更高版本与 Jupyter；若要把智能体部署到 AgentCore runtime，还需 Docker。示例代码位于 GitHub 仓库。
编辑部观察
这套方案值得注意的地方不在模型本身，而在职责划分：规格匹配交给可复现的 Python 规则，语言模型负责检索、图像比对和文档起草，最终批准权留给工程师。对受监管行业而言，这种划分让系统输出更容易进入正式评审流程，也解释了为何要写入与 AS9100 条款对齐的审计记录。
需要提醒的是，博文描述的是参考架构与示例代码，并未给出在真实机队或产线上的部署效果、替代评估耗时缩短幅度或准确率数据。读者若要评估适用性，可先用自己的零件语料验证检索命中情况，再检查容差规则是否覆盖本单位的规格口径，并确认审计记录字段能否满足内部与客户审核要求。
