Оценка замены критичных авиационных деталей требует сопоставления множества технических документов и данных, что занимает дни и сопряжено с рисками ошибок. Новая система на базе Amazon Bedrock AgentCore и Nova Multimodal Embeddings автоматизирует сбор доказательств и подготовку обоснований, оставляя за инженером окончательное решение.
Архитектура включает три специализированных агента: каталог, оценка и знания. Планировщик распределяет задачи между ними, а супервизор объединяет результаты. Модель обрабатывает как текстовую, так и визуальную информацию — например, фотографии и графики, что значительно расширяет возможности поиска и анализа.
Система использует детерминированные правила для оценки соответствия деталей, а также вычисляет визуальное сходство между изображениями компонентов. Все результаты фиксируются в аудите, соответствующем стандартам AS9100, что обеспечивает прозрачность и повторяемость проверок.
Инженер получает готовые черновики документов с обоснованиями и оценками, но принимает решения самостоятельно. Такой подход снижает человеческие ошибки и ускоряет процесс, сохраняя контроль и ответственность за итоговые решения.
Реализация построена на Amazon Bedrock AgentCore, который позволяет масштабировать и оптимизировать агентов с использованием различных моделей, включая Claude Haiku, Sonnet и Opus. Это пример интеграции ИИ в сложные инженерные процессы с реальным бизнес-эффектом.
Интеграция многоагентных систем с мультимодальными эмбеддингами позволяет автоматизировать сложные инженерные оценки, снижая время и риски ошибок, что критично для авиа- и других высокотехнологичных отраслей.
Материал подготовлен редакцией VOSHOD по открытому источнику. Мы сокращаем и адаптируем текст, чтобы выделить практический смысл.