По сообщению AWS, австралийский сервис управления активами PropHero разработал многоагентную ИИ-систему для предоставления персонализированных инвестиционных рекомендаций на испанском и английском языках.
Проблема асимметрии информации на рынке недвижимости
Инвестиции в недвижимость традиционно сопровождаются сложностями доступа к комплексным рыночным данным и необходимостью глубоких знаний предметной области. PropHero поставила задачу создать решение, способное вести сложные многоуровневые диалоги об инвестиционных стратегиях на испанском языке, сохраняя высокую точность рекомендаций и масштабируемость.
Многоагентные архитектуры становятся новым стандартом для сложных бизнес-приложений — вместо монолитного ИИ-ассистента мы видим специализированных агентов, каждый из которых отвечает за конкретную задачу. Это напоминает переход от универсальных работников к команде экспертов, где каждый идеально выполняет свою функцию.
Архитектура решения на AWS
Решение построено на четырех виртуальных слоях, обеспечивающих полный цикл работы системы:
Слой данных
- Amazon DynamoDB — быстрое хранилище истории переговоров и данных пользовательских взаимодействий
- Amazon RDS for PostgreSQL — база данных для метрик наблюдаемости LangFuse
- Amazon S3 — центральное хранилище испанских FAQ-документов и инвестиционных гайдов
Многоагентный ИИ-слой
- Amazon Bedrock — фундаментальные модели для специализированных агентов
- Amazon Bedrock Knowledge Bases — семантический поиск по FAQ-контенту
- LangGraph — оркестрация workflows многоагентной системы
- AWS Lambda — серверные функции для выполнения логики агентов
Слой непрерывной оценки
Инфраструктура мониторинга качества включает:
- Мониторинг метрик в реальном времени через Amazon CloudWatch
- Триггеры событий через Amazon EventBridge
- Автоматические функции оценки через AWS Lambda
- Интерактивные дашборды в Amazon QuickSight
Прикладной и интеграционный слой
Обеспечивает безопасные интерфейсы для внешней коммуникации через Amazon API Gateway.
Многоагентная архитектура советника
Интеллектуальный советник использует многоагентную систему, оркестрируемую через LangGraph в единой Lambda-функции. Каждый агент оптимизирован для конкретных задач:
Система обеспечивает сквозной поток данных вплоть до интеллектуальных консультационных бесед с реальным мониторингом качества. Это позволяет не только предоставлять точные рекомендации, но и постоянно улучшать качество взаимодействий на основе обратной связи.
Решение демонстрирует, как современные генеративные ИИ-технологии могут демократизировать доступ к экспертных знаниям в таких сложных сфер, как инвестиции в недвижимость, где традиционно доминировали профессиональные консультанты с многолетним опытом.