AWS于2026年11月2日发布文章，介绍一套面向航空航天零部件替代评估的多智能体工程助手。系统使用Amazon Nova Multimodal Embeddings、Amazon Bedrock AgentCore和开源Strands Agents SDK，从资料检索、规格比对到评估文档生成整理可审计证据。
文章描述的场景是合格零部件停产或交付周期延长后，工程师需要交叉核对供应商数据表、接口控制文件和认证记录。助手把工作拆分为目录、评估和知识三个专业代理，由规划器分配任务，再由监督代理汇总结果。工程师始终负责最终判断，系统只生成证据包、替代评估草稿和Integration Impact Assessment文档。
规格适配部分使用Python编写的确定性容差规则，对候选零部件与参考零部件进行逐项评分，输出通过、标记或需要复核的结果。生命周期信息通过AgentCore Gateway连接Web Search获取厂商公告和交付信息。每次评估都会写入与AS9100第8.4和8.5.6节对应的审计记录。
Nova Multimodal Embeddings在系统中承担两类任务：把数据表、接口文件和性能曲线映射到同一语义空间，支持文本或图像查询；对候选零部件照片计算余弦相似度，再由模型描述安装孔位、连接器位置和外壳结构等可见差异。文本检索通过托管知识库完成，图像查询则直接调用Amazon S3 Vectors索引。
AWS给出的参考架构使用Claude Haiku 5.5进行规划、Claude Sonnet 5.5执行专业任务、Claude Opus 5.5汇总多代理结果，并通过AgentCore Runtime部署。示例代码由五个Jupyter Notebook组成，包含虚构反作用轮数据、图表裁剪、评估查询集和部署步骤。文章来源：AWS Machine Learning Blog。
