Embora a IA generativa demonstre recursos excepcionais em tarefas criativas, como geração de conteúdo, design de produto e interações personalizadas do cliente, os modelos tradicionais de ML mantêm sua superioridade nas previsões orientadas a dados.Como alternativa, os agentes podem invocar diretamente os terminais dos sagemaker usando anotações de ferramentas (como @Tool), ignorando o servidor MCP para obter um acesso mais direto aos recursos de inferência do modelo.Esteja você criando assistentes de bate -papo de atendimento ao cliente que precisam de recursos preditivos ou desenvolver fluxos de trabalho autônomos complexos, essa arquitetura fornece uma base segura, escalável e modular para seus aplicativos de IA.Para conseguir isso, treinamos um modelo de previsão de séries temporais, implantá-lo e o exposmos a um agente de IA.Finalmente, a previsão gerada pelo modelo hospedada no Sagemaker é roteada de volta através do agente e, finalmente, entregue à interface do usuário, permitindo respostas inteligentes em tempo real.
