01文章展示的助手与设计规则
AWS 机器学习博客2026年11月2日发布技术文章，介绍一套用于工程零件替代评估的多智能体助手。文章称，这套系统把此前的多模态检索能力接入多智能体流程，用于汇编替代证据，工作从检索资料延伸到草拟评估。文章将一条设计规则贯穿全文：工程师做每一个决定，系统只负责汇编证据和草拟文档，不会自行批准替代。因此，文章展示的是评估前的证据准备和文档草拟，而非自动审批；系统把检索结果和后续评估材料组织成证据包。12
02用公差规则代码做规格适配
规格适配由Python公差规则代码完成：每个候选零件与参考零件以及工程师提出的要求比对打分，文章称这一层为“确定性规格适配评估”。相同输入会得到相同的通过或标记结论，因此结果可进入正式工程评审。每次评估还会生成一条审计记录，文章称该记录与AS9100第8.4和8.5.6节对齐。规则代码给出规格适配的通过或标记结论，最终决定仍由工程师做出。345
03图像查询走单独索引路径
文章还说明一条实现限制：工程师上传图表图片作为查询、用来识别零件时，代理直接调用Amazon S3 Vectors索引，因为托管知识库的检索API不接受图像输入。图像查询因此没有走托管知识库的统一检索接口，而需要单独的向量索引路径。文章以技术实现说明为主，没有给出该系统在真实制造流程中的验证结果，也没有说明它已投入生产使用；同样没有报告准确率、处理时间或替代评估成功率等指标。6
原文摘录
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1
This post picks up where that retrieval work left off, putting those capabilities inside a multi-agent system that assembles substitution evidence, from retrieval to a drafted assessment.原文 ↗
2
The engineer remains the decision-maker throughout, because the system assembles evidence and drafts documents without ever approving a substitution on its own.原文 ↗
3
Three pillars define the architecture: Deterministic spec-fit evaluation – Tolerance-rule code written in Python scores each candidate part against the reference part and the engineer’s stated requirements.原文 ↗
来源：AWS 机器学习博客 ↗ · 数字均为来源方口径，未经我们独立验证