Amazon Bedrock, AgentCore, SageMaker et Q : agents dans Microsoft Teams
Playbook FDE : quel service AWS utiliser, premier chemin d’agent Teams, et estimations calendaires pour RAG, MLOps et apps LLM
Balinder Walia21 juillet 20263 min readComment Amazon Bedrock, Bedrock AgentCore, SageMaker et Amazon Q s’articulent — et comment un FDE livre un premier agent métier dans Microsoft Teams. Pour le guide complet, la liste d’outils et les estimations calendaires, lisez le long article.
Qui fait quoi dans la pile AWS
| Service | Idéal pour | Pas pour |
|---|---|---|
| Amazon Bedrock | FM serverless, Guardrails, Knowledge Bases (RAG), Agents APIs | Entraîner de grands modèles from scratch |
| Bedrock AgentCore | Runtime d’agent custom, outils Gateway (dont Teams Graph), Identity, Memory | Uniquement du low-code « chat with my docs » |
| Amazon SageMaker | Entraîner / fine-tuner / héberger des modèles custom, Pipelines, Feature Store, MLOps | Chemin le plus rapide vers un MVP chatbot Teams |
| Amazon Q | Assistant de connaissances employés ; aide au code développeur sur AWS | Produits multi-agents profondément custom |
Schéma métier recommandé
- Semaines 0–2 : Déployer Bedrock + Knowledge Base RAG sur un corpus pilote ; activer Guardrails.
- Semaines 2–4 : Emballer un agent de production sur AgentCore Runtime ; connecter les outils via Gateway (SharePoint, CRM, Teams Graph).
- Semaines 3–5 : Livrer un bot Teams qui relaie les messages vers AgentCore ; conserver les sessions avec
teams-{aadObjectId}-{conversationId}. - En parallèle / plus tard : SageMaker pour classifieurs custom ou fine-tunes ; Amazon Q Business pour du Q&A org-wide avec moins de build.
Premier agent dans Teams (snapshot FDE)
Chemin minimum qui fonctionne dans des pilots orientés production :
- Azure Bot + enregistrement d’app Teams (Entra ID)
- AWS Lambda (ou conteneur) comme endpoint de messagerie Bot
POSTvers AgentCore Runtime/invocationsavec JWT- Bedrock Knowledge Base pour le RAG ; Guardrails pour la sécurité
- Canal pilote, boucle de feedback humain, traces CloudWatch
Attendez-vous à environ 3–6 semaines pour un agent interne cadré (un département, une source de connaissances, outils surtout en lecture) avec un FDE + ingénieur plateforme + revue sécurité. MLOps complet + multi-agents + actions d’écriture dans les systèmes métier, c’est un trimestre+.
Créneaux temporels (indicatifs)
| Chantier | Calendrier (mené FDE) |
|---|---|
| Bedrock chat + Guardrails MVP | 3–5 jours |
| Knowledge Base RAG (un corpus) | 1–2 semaines |
| Agent AgentCore + 2–3 outils | 2–3 semaines |
| Bot Teams + publication admin pilote | 1–2 semaines (chevauchement) |
| Amazon Q Business (assistant managé) | 1–3 semaines |
| SageMaker fine-tune + endpoint + MLOps | 4–8+ semaines |
Lire la version longue
Le long article couvre les diagrammes d’architecture en prose, le setup pas à pas du premier agent Teams, Entra ID avec AgentCore Identity, les cibles d’outils Gateway, le curriculum de formation FDE, les checklists exigences/outils, et les estimations par phases pour apps LLM, RAG et MLOps. Publié par Workstation.