Multi-Agent Orchestrator项目中的BedrockClassifier模型支持文档优化

在Multi-Agent Orchestrator项目中，BedrockClassifier作为一个核心组件，其模型支持范围的明确性直接影响开发者的使用体验。近期项目团队针对该组件的文档进行了重要优化，特别聚焦于模型兼容性说明的完善。

BedrockClassifier作为基于AWS Bedrock服务的分类器实现，其功能实现深度依赖于底层基础模型的特性。在先前版本中，文档对converse API工具使用场景下支持的模型类型说明不够明确，这可能导致开发者在模型选型时产生困惑。

本次文档改进主要包含以下技术要点：

1. 明确标注了支持converse API工具调用的Bedrock基础模型清单
2. 详细说明了不同模型版本在分类任务中的特性差异
3. 补充了模型选择时的性能考量因素
4. 增加了典型使用场景下的模型推荐建议

对于开发者而言，这些改进意味着：

• 在构建分类pipeline时能够做出更准确的模型选择
• 避免因模型不兼容导致的调试时间浪费
• 更容易评估不同模型在特定任务上的预期表现

项目团队通过这种持续性的文档优化，体现了对开发者体验的重视。清晰的模型支持矩阵不仅降低了使用门槛，也为后续的功能扩展奠定了更好的基础。建议开发者在升级到最新版本时，特别关注文档中关于模型选择的新指南。

这种文档改进模式也值得其他AI基础设施项目借鉴——在保持核心功能演进的同时，通过精准的技术文档更新来最大化组件的可用性。