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原文作者：Nitish Chaudhari, Sindhu Santhanakrishnan, and Vinayak Datar
团队需要即时访问企业数据并获得如何使用这些数据的智能指导。然而，他们得到的是分散在多个系统中的信息。这导致员工将宝贵的时间花费在搜索答案上，而不是做决策。
在本文中，我们将展示如何在 Amazon Quick Suite 中构建聊天代理来解决这个问题。我们将介绍一个三层框架——身份 (identity)、指令 (instructions) 和 知识 (knowledge)——该框架将 Quick Suite 聊天代理转变为智能的企业 AI 助手。在我们的示例中，我们演示了聊天代理如何指导功能发现、利用企业数据提供建议，并根据潜在影响和团队的采纳准备情况来定制解决方案。
Quick Suite 聊天代理的优势
Quick Suite 聊天代理使非技术业务用户也能使用先进的 AI 功能。销售代表、分析师和领域专家无需具备机器学习或云基础设施的深厚技术专长，即可创建复杂的 AI 助手。
Quick Suite 实例附带其默认的 系统聊天代理（我的助手 (My Assistant)）。管理员可以为用户启用创建 自定义聊天代理 的功能。许多用户通过试验“我的助手”开始他们的 Quick Suite 之旅，通过动手探索发现其 AI 功能。用户可以通过上下文配置来增强他们的交互：您可以将代理指向特定的空间 (Spaces) 来过滤对话范围，以便响应能从相关的组织知识中获取。您还可以直接将响应模板或流程文档上传到聊天会话中，以修改代理构建输出结构或处理特定任务的方式。
尽管这些方法为个人用户和一次性任务提供了即时价值和灵活性，但每次对话都需要手动设置——选择正确的空间 (Spaces)、上传相关模板以及提供特定于上下文的指令。借助自定义聊天代理，您可以将这些成功的模式捕获到永久的、可共享的解决方案中。您可以将上下文知识和行为准则保存在代理的角色 (persona)中，以及使单个对话成功的资源选择，并将它们打包成一致、可重用的代理，供团队规模化部署。通过这种系统的部署解决方案，个人见解将成为推动生产力提升的组织资产。该解决方案减轻了用户的认知负担，他们不再需要在每次交互时都记住特定的提示技术或找到正确的资源。
三层基础：身份、指令和知识
有效的聊天代理构建在三个基本组件之上，它们协同工作以创建一致、可靠的 AI 助手：
- 身份 (Identity) – 定义代理是谁，它扮演什么角色
- 指令 (Instructions) – 指定代理应如何思考和响应
- 知识 (Knowledge) – 提供代理可以访问以搜索答案和生成内容的信息
理解这三个层次至关重要，因为它们决定了代理的行为，包括其沟通风格和可以检索的信息。
身份 (Identity)
身份定义了您的代理是谁以及它扮演什么角色，这决定了它如何响应每个请求。您可以通过 Agent identity 配置字段来配置身份。
指令 (Instructions)
指令充当行为指令，对代理响应生成提供细粒度控制，明确性和一致性对于有效性至关重要。当构建身份和指令时，有效的 提示工程 (prompt engineering) 技能变得至关重要，因为这些元素的精确性和清晰度直接影响代理理解上下文、遵循行为指令和维持一致的、由角色驱动的响应的能力。您可以在 Persona instructions、Communication style 和 Reference documents 字段中用指令配置您的 Quick Suite 聊天代理。参考文档 (Reference documents) 指的是您要求代理始终拥有并精确遵循的更具体或详细的指令，或作为文件附加的信息，例如模板和流程文档。
知识 (Knowledge)
大型语言模型 (LLMs) 为代理提供动力。自定义聊天代理通过两种不同的方式为 LLM 提供所需的 上下文：如前一节所述的指令，以及可搜索的知识。Quick Spaces 提供了以不同形式为聊天代理汇总可搜索知识的能力：
- 直接 文件上传（索引知识）
- Amazon Quick Sight 仪表板和主题
- 由数据访问集成创建的知识库（索引知识）
- 用于对集成第三方工具执行操作的操作连接器 (Action connectors)
空间 (Spaces) 充当动态、可搜索的知识存储库，有助于实时访问团队的信息（结构化或非结构化形式），同时保持安全边界并支持协作工作流程。这些非常适合在不断发展的知识库（如当前的业务数据和协作知识）上启用语义搜索功能。
解决方案概述
Quick Suite 产品专家是一个自定义聊天代理，旨在帮助用户识别适合其特定需求的正确 Quick Suite 功能。“我的助手”可以回答任何与 Quick Suite 相关的问题；而产品专家聊天代理则采取产品专家的角度来支持用户的问题和需求。该代理充当智能顾问，将业务挑战与适当的 Quick Suite 功能相匹配。
产品专家聊天代理配置为遵循三阶段方法论：发现 (discovery)、分析 (analysis) 和 解决方案建议 (solution recommendations)。这展示了现代 AI 代理如何平衡全面的平台知识与有关“适度规模化解决方案”的实践智慧。它可以推荐与“我的助手”一起使用的简单提示以服务于个人用户，也可以为企业级部署设计复杂的、多功能的工作流程 (workflows)。它体现了根据实际影响潜力匹配解决方案复杂性的原则，同时促进跨组织的 GenAI 采用，并预测推荐解决方案的潜在投资回报率 (ROI)。
在接下来的部分中，我们将演示如何构建一个包含 Quick Suite 用户指南文档的知识空间 (Space)，然后配置 Quick Suite 产品专家聊天代理。
先决条件
要在 Quick Suite 中构建自定义聊天代理，您必须具备以下条件：
- 一个活动的 Quick Suite 实例
- 所需功能的 Quick Suite 订阅：
- 专业版 (Professional) – 创建、配置和共享空间 (spaces) 和自定义聊天代理
- 企业版 (Enterprise) （包括专业版功能） – 创建知识库
有关 Quick Suite 订阅级别的更多信息，请参阅 Amazon Quick Suite 定价。
使用知识库创建 Space
我们首先设置一个 Quick Space，作为我们前面讨论的三层基础的上下文 (context) 组件的一部分。此空间 (Space) 包含 Amazon Quick Suite 用户指南 的可搜索知识库。
此步骤用于参考如何为特定文档创建索引的可搜索内容。Quick Suite 聊天代理能够感知所有 Quick Suite 功能以及相关的实施实践。
我们可以从两种选项中选择来创建我们的空间 (Space)：静态文件或实时网络爬取知识库。
使用静态文件
此选项是官方 Quick Suite 用户指南的静态快照，必须偶尔更新以纳入平台文档的最新更改和新增内容。请完成以下步骤：
- 转到 Amazon Quick Suite 用户指南。
- 选择页面标题下的 PDF 下载选项，将用户指南作为 PDF 文件下载到您的本地计算机。
- 在 Quick Suite 控制台中，在导航窗格中选择 Spaces。
- 选择 Create space 来创建一个新的空间 (Space)：
- 对于 Title，输入一个标题，例如以下内容：
Amazon Quick Suite Documentation Space - 对于 Description，输入一个描述，例如以下内容：
This Quick Space contains Amazon Quick Suite User Guide file. - 选择 Add knowledge 并选择 File uploads。
- 上传用户指南 PDF。
- 选择 Share 以管理对所创建空间 (Space) 的查看者/所有者访问权限。
- 对于 Title，输入一个标题，例如以下内容：
上传到空间 (Space) 的文件使用与空间 (Space) 相同的访问权限。
使用实时网络爬取知识库
这代表了一种近乎实时（near real-time）的选项，在这种选项中，您通过网络爬虫集成在文档站点和 Quick Suite 之间建立直接连接，对文档进行索引，并设置默认计划上的自动刷新配置。
- 在 Quick Suite 控制台中，在导航窗格中选择 Integrations。
- 选择 Add 并选择 Webcrawler 来添加网络爬虫：
- 对于 Name，使用默认名称。
- 选择 No authentication。
- 选择 Create and continue。
- 配置知识库：
- 对于 Name，输入一个名称，例如以下内容：
Amazon Quick Suite User Guide Documentation KB - 对于 Add URLs，输入主要文档 URL：
https://docs.aws.amazon.com/quicksuite/latest/userguide/ - 选择 Add。
- 选择 Create。
- 在 Knowledge bases 选项卡上，选择您创建的知识库。知识库刷新会自动启动。
- 要管理知识库的访问权限，请在 Permissions 选项卡上选择 Add Users & groups 以搜索并添加具有查看者访问权限的人员或组。
- 对于 Name，输入一个名称，例如以下内容：
- 在导航窗格中选择 Spaces。
- 选择 Create space 来创建一个新的空间 (Space)：
- 对于 Title，输入一个标题，例如以下内容：
Amazon Quick Suite Documentation Space - 对于 Description，输入一个描述，例如以下内容：
This Quick Space consists of connection to the web-crawled knowledge base for Amazon Quick Suite’s User Guide from AWS Documentation website. - 选择 Add knowledge，然后选择 Knowledge bases。
- 找到您创建的知识库并选择 Add。
- 选择 Share 以管理对所创建空间 (Space) 的查看者/所有者访问权限。
- 对于 Title，输入一个标题，例如以下内容：
知识库权限设置在 Quick Suite 中优先于空间 (Space) 共享设置。
空间 (Space) 现已创建，应正在同步最新的 Quick Suite 用户指南。
创建聊天代理
完成以下步骤以构建您自己的 Quick Suite 产品专家：
- 在 Quick Suite 控制台中，在导航窗格中选择 Chat agents。
- 选择 Create chat agent
- 选择 Skip 进入构建器视图以创建自定义聊天代理，因为我们确切地知道聊天代理需要的指令和资源。
- 对于 Title，输入一个标题，例如以下内容：
Quick Suite Product Specialist - 对于 Description，输入一个描述，例如以下内容：
A comprehensive expert agent that combines Amazon Quick Suite expertise with GenAI evangelism and prompt engineering mastery. DISCOVERS users' productivity challenges, GenAI readiness, and solution scalability needs, ANALYZES their competency and impact potential, and provides optimal SOLUTION RECOMMENDATIONS based on Amazon Quick Suite capabilities including Custom Chat Agents, Flows, Automate, Integrations, Extensions, Spaces, Research, and Quick Sight with detailed implementation guidance and projected ROI analysis. - 更新 AGENT PERSONA 配置：
- 对于 Agent identity，输入详细信息，例如以下内容：
You are a seasoned expert in Amazon Quick Suite's capabilities with deep knowledge of how its features can solve various internal use cases. You also serve as a GenAI Evangelist, passionate about democratizing AI adoption across organizations, and an expert Prompt Engineer with mastery in crafting effective prompts for various AI systems. You specialize in use case discovery, analyzing productivity challenges, automation opportunities, GenAI solution design, and simple to complex workflow orchestration to recommend optimal Quick Suite solutions with detailed implementation guidance and projected ROI analysis.Agent identity 字段定义了代理的内部角色，这会影响它做出的决定。使用关键词“经验丰富的专家 (seasoned expert)”确立了影响响应信心和深度的权威性，而多角色设计（“GenAI 传道士 (GenAI Evangelist)”、“专家提示工程师 (expert Prompt Engineer)”）确保了代理可以在技术指导、战略采用建议和教育支持之间切换。“用例发现 (use case discovery)”的强调将代理编程为优先理解而不是推荐，确立了咨询而非交易的互动模式。“使 AI 采用民主化 (democratizing AI adoption)”的短语在内部校准了代理以服务于不同技能水平的用户，防止其默认采用可能令初学者望而却步的过于技术性的响应。这些身份选择决定了它如何解释查询和构建响应。
- 对于 Persona instructions，输入指令，例如以下内容：
For each user problem follow this 3-phased approach: A. DISCOVERY 1. Analyze the initial use case details provided 2. Before providing any recommendations, ask clarifying questions to understand: -Knowledge base platforms and scale of use case relevant to identifying suitable Quick Suite capability -User's current experience level with GenAI solutions (Beginner/Intermediate/Advanced) -Number of potential users who would benefit from this solution (Individual/Team/Department/Organization-wide) -Available metrics around the problem/challenge (e.g., "it takes 8 hours to do this manually today") -Current AI/automation tools in use and satisfaction level -Team's technical capabilities and change management readiness -Wait for user confirmation before proceeding B. ANALYSIS 1. Analyze all the user provided information including their GenAI maturity, and scalability requirements 2. Assess impact potential: High impact = high user count + significant time/effort savings; Low impact = limited users + minimal savings 3. Right sizing the solution: -Low impact = Consider simple prompt-based solutions using default Chat Agent (My Assistant) -High impact = Recommend dedicated Quick Suite capabilities -Avoid unnecessary complexity when simple solutions suffice 4. Calculate potential ROI in terms of as time savings by user count 5. CAPABILITY VERIFICATION PROTOCOL: - Before recommending any specific Quick Suite feature, verify the exact capability exists in available documentation - Clearly distinguish between Quick Flows (interactive, on-demand workflows) and Quick Automate (scheduled automation with triggers) - If uncertain about a capability, explicitly state limitations and provide documented alternatives - Never assume features exist without documentation confirmation - When correcting previous errors, acknowledge the mistake and provide accurate information based on verified documentation - Use the documentation knowledgebase available through the attached Space to validate capabilities before making recommendations C. SOLUTION RECOMMENDATIONS 1. List appropriate Quick Suite capabilities with scalability-matched options: -For low impact: Start with optimized prompts for default chat agent (My Assistant) or basic Quick Sight BI functionalities as suitable for the use case -For moderate-high impact: assess and recommend dedicated scalable solutions (aligning with the use case) built as custom chat agent, Flows, Automation projects, required Integrations, Extensions for web browser/Slack/Teams/Outlook/Word specific use cases, relevant Spaces, Research, Quick Sight -Present multiple options when applicable, prioritizing simplicity when impact doesn't justify complexity 2. Provide clear reasoning for each suggested capability including: -Impact-to-complexity analysis -Scalability considerations (user adoption, maintenance, governance) -Pros & Cons with emphasis on right-sizing the solution -Detailed ROI projections including potential time savings multiplied by user count and estimated implementation costs (e.g., "suggested solution would save 7 hours per person across 50 users = 350 hours total weekly savings, equivalent to $X in productivity gains") -GenAI adoption benefits and change management considerations -Prompt engineering best practices for Chat Agents when applicable 3. Ask if they want prescriptive implementation guidance, if they do, then provide detailed solution building pathways including: -Step-by-step implementation approach starting with minimum viable solution -Scaling pathway from simple to complex as adoption grows -Prompt engineering templates and best practices -GenAI adoption strategies and success metrics -ROI tracking and measurement recommendations -Change management recommendations三阶段方法论（发现、分析、解决方案建议）为代理提供了收集信息以支持其建议的最佳实践和指南，因此其获取这些功能数据的能力通过用户指定的、与推荐解决方案相关的上下文得到了增强。
- 对于 Tone，输入一个描述以校准情商和易接近性：
Professional, consultative, thorough, and evangelistic about GenAI potential while emphasizing practical, right-sized solutions. Ask clarifying questions to ensure accurate recommendations while inspiring confidence in AI adoption without over-engineering. - 对于 Response format，配置与不同交互阶段匹配的结构模式（对话式与描述性，列表与段落）：
Conversational in DISCOVERY phase with competency and scalability assessment questions. Always ask follow-up questions for clarity before concluding suggestions. Prescriptive in SOLUTION RECOMMENDATIONS phase: Provide structured recommendations with clear reasoning, impact analysis, prompt engineering guidance, and GenAI adoption strategies. Use numbered lists for capabilities and bullet points for implementation details. - 对于 Length，设置与阶段相适应的界限，以防止冗长和细节不足：
Succinct and to-the-point in DISCOVERY phase. For SOLUTION RECOMMENDATIONS phase: Comprehensive enough to cover all relevant Quick Suite capabilities with detailed reasoning, scalability analysis, prompt engineering best practices, and GenAI evangelism insights, but organized for easy scanning. - 对于 Reference documents，您可以提供参考文档，为代理提供关于企业注意事项和在推荐解决方案时应牢记的护栏的额外指导，以及有关不同功能的额外细微差别，以考虑解决方案的复杂性。在此示例中，我们不上传其他文档。
- 对于 Agent identity，输入详细信息，例如以下内容：
- 对于 KNOWLEDGE SOURCES：
- 选择 Link spaces
- 选择您之前创建的空间 (Space) 并选择 Link。
链接空间 (Space) 确保代理可以根据实际产品文档验证建议。空间 (Space) 架构通过尊重底层数据源权限来维护企业安全，允许在不损害现有安全权限的情况下部署 AI。实时文档的网络爬虫选项确保了代理的知识随着平台的演进而保持最新。
- 对于 ACTIONS，设置相关的第三方平台集成。例如，添加您的企业协作工具之一，如 Slack 或 Teams，用于与团队共享此代理的实施建议。
操作集成将功能从对话扩展到实际的工作流程执行。这种动态知识方法配置了一个自适应助手，它可以针对当前信息验证建议，访问真实的业务数据并执行操作，同时尊重组织安全边界。
- 更新 CUSTOMIZATION
- 对于 Welcome Message，输入一条消息，例如以下内容：
Hello! I'm your Quick Suite Product Specialist, GenAI Evangelist, and Pro Prompt Engineer. Let's DISCOVER your productivity challenge, assess its scalability potential and your GenAI readiness, and I'll recommend the right-sized SOLUTION that maximizes impact, complete with projected ROI analysis. - 对于 Suggested prompts，输入可能被此聊天最终用户用作与代理交谈的快速启动提示的建议：
"What Quick Suite capability can help me with my productivity/automation use case?" "How can I maximize impact with the simplest possible GenAI solution for my use case?” “I'm new to GenAI - what's the best Quick Suite solution to start with for my use case?”
- 对于 Welcome Message，输入一条消息，例如以下内容：
- 选择 Update preview，测试聊天代理，并在必要时进行调整。
- 选择 Launch chat agent 来发布代理。
- 选择 Share 以根据需要共享对聊天代理的访问权限。
测试聊天代理
让我们演示一下您创建的 Quick Suite 产品专家的功能：
- 在 Quick Suite 控制台中，在导航窗格中选择 Chat agents。
- 选择您创建的 Quick Suite 产品专家聊天代理。
- 在 Actions 菜单上，选择 Chat 链接。
- 向代理发送以下请求：“我想在格式化我的每周状态电子邮件方面获得帮助。”
代理返回初始提示并以详细的发现问卷 (discovery questionnaire) 进行回复，以便更好地理解您的用例，而不会立即给出建议。您会注意到每次运行之间存在一些差异，并且可能看不到本博文中示例中显示的相同问卷和聊天代理响应。
- 审阅并回答问卷。
代理返回一个全面的响应，包括对影响的评估、带有所需推理的多个解决方案建议，以及高级实施途径选项，让您可以选择解决方案选项，并获得描述性的实施指导。
- 继续与代理交互以获取详细的实施指导。尝试您自己的用例来测试聊天代理，构建推荐的解决方案，并从您的交互中学习。
清理
当您准备好从 Quick Suite 设置中删除自定义聊天代理时，请清理资源以避免潜在的额外索引成本：
- 删除知识库：
- 在 Quick Suite 控制台中，在导航窗格中选择 Integrations，然后选择 Knowledge bases。
- 选择您创建的知识库旁边的选项菜单（三个点）。
- 选择 Delete knowledge base 并遵循... [内容被截断]
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