OPLOG разработала три BI-агента на Amazon Bedrock с Claude Sonnet

OPLOG разработала три AI-агента для автоматизации задач бизнес-аналитики, используя Strands Agents SDK и Amazon Bedrock AgentCore. Проект демонстрирует, как интеграция Claude Sonnet с системами RAG трансформирует подход к корпоративной аналитике и обработке информации.

Три специализированных агента OPLOG создала три отдельных AI-агента,

каждый из которых решает конкретный класс задач. Первый агент отвечает за сбор и структурирование данных из разных источников. Второй занимается анализом и поиском закономерностей. Третий генерирует аналитические отчёты и рекомендации. Такая специализация позволяет каждому агенту стать экспертом в своей области, вместо попытки создать универсальное решение. Агенты работают как виртуальные ассистенты аналитиков — они могут самостоятельно искать информацию в корпоративных системах и готовить обоснованные рекомендации.

Amazon

Bedrock AgentCore как платформа Развёртывание трёх агентов произошло на Amazon Bedrock AgentCore — управляемом сервисе AWS, специально разработанном для запуска и масштабирования AI-агентов. Выбор этой платформы позволил OPLOG сосредоточиться на разработке логики агентов, не отвлекаясь на инфраструктурные вопросы. Bedrock AgentCore берёт на себя все сложности: обработку запросов, управление памятью, интеграцию с другими AWS-сервисами. Компания использовала Strands Agents SDK — инструмент, который упрощает процесс создания, тестирования и развёртывания агентов. SDK предоставляет готовые шаблоны и функции, ускоряя разработку. Благодаря этому подходу OPLOG смогла быстро запустить в production трёх полнофункциональных агентов.

Интеграция

Claude Sonnet и RAG Сердце решения — интеграция Claude Sonnet с Amazon Bedrock Knowledge Bases для Retrieval Augmented Generation (RAG). Claude Sonnet выступает «мозгом» агентов, но вместо того чтобы полагаться только на встроенные знания модели, агенты используют RAG — технику для поиска релевантной информации в корпоративных базах данных перед ответом. Как это работает в практике: Пользователь задаёт вопрос или описывает аналитическую задачу RAG-система ищет релевантные документы и данные в Knowledge Bases Найденная информация отправляется в контекст Claude Sonnet Модель генерирует ответ на основе собственных знаний плюс корпоративные данные * Ответ содержит ссылки на источники для верификации Преимущества такого подхода очевидны.

Во-первых, высокая точность — агент не галлюцинирует, а полагается на реальные данные компании. Во-вторых, полная отслеживаемость — каждый ответ можно проверить по источникам. В-третьих, масштабируемость — Amazon Bedrock Knowledge Bases интегрируется с разными хранилищами: реляционные БД, документохранилища, API-сервисы и облачные хранилища.

Что это значит для аналитики Этот кейс OPLOG демонстрирует стандарт корпоративной AI.

Вместо универсальных чат-ботов компании строят специализированные агенты, интегрированные с собственными данными и процессами. Аналитики получают помощников, которые работают со скоростью эксперта 24/7 без ошибок внимания. Сочетание мощной модели (Claude Sonnet), надёжной платформы (Bedrock AgentCore) и правильной архитектуры (RAG + специализация) становится признаком зрелого подхода к enterprise AI.