What is Amazon Bedrock AgentCore and its primary purpose?

Amazon Bedrock AgentCore is a comprehensive service from AWS designed to simplify the development, deployment, and management of intelligent AI agents within enterprise environments. Its primary purpose is to provide a robust framework that enables businesses to build sophisticated agentic systems, ensuring they operate securely, reliably, and at scale. It offers features like policy enforcement, memory management, and scalable runtime to handle complex tasks and integrate seamlessly with existing business processes, facilitating the transition to advanced agent-driven automation.

How does AgentCore enhance the security of AI agents?

AgentCore significantly enhances security through its Policy feature, which leverages Cedar policies to create a deterministic enforcement layer independent of an agent's reasoning. This allows developers to translate natural language business rules into fine-grained, identity-aware controls. The AgentCore Gateway intercepts and evaluates every agent-to-tool request at runtime, ensuring agents only access tools and data that their users are explicitly authorized to use, thereby preventing unauthorized actions and data breaches within agentic workflows.

What core components does Amazon Bedrock AgentCore offer for building intelligent agents?

Amazon Bedrock AgentCore provides several key components for constructing intelligent agents. These include AgentCore Memory, which maintains both conversational context and long-term user preferences; AgentCore Identity, for secure multi-IDP authentication; and AgentCore Runtime, which offers serverless scaling and session isolation for production deployments. Additionally, it integrates with Amazon Bedrock Knowledge Bases for managed Retrieval-Augmented Generation (RAG) and data retrieval, enabling agents to access and utilize enterprise data effectively for enhanced intelligence.

Why is evaluating AI agents important, and how does AgentCore support this?

Evaluating AI agents is crucial due to their complex, multi-step reasoning capabilities and potential for unpredictable behavior. AgentCore addresses this with a comprehensive evaluation framework designed for agentic AI systems. This framework includes a generic evaluation workflow that standardizes assessment procedures across diverse agent implementations and an agent evaluation library providing systematic measurements and metrics. This support helps developers understand agent performance, identify areas for improvement, and ensure reliability and safety in real-world deployments.

Can AI agents built with AgentCore interact with the web, and how is this controlled?

Yes, AI agents built with AgentCore can interact with the web through the Amazon Bedrock AgentCore Browser feature. AWS provides advanced controls for this interaction, including proxy configuration for network control, browser profiles for managing different web contexts or identities, and browser extensions for adding custom functionality. These capabilities give developers fine-grained control over how their AI agents browse the web, enabling them to automate complex online tasks securely and efficiently while adhering to specific operational requirements.

What kind of real-world impact has Amazon Bedrock AgentCore demonstrated?

Amazon Bedrock AgentCore is enabling businesses to significantly transform customer experiences and operational efficiency. For instance, companies like Lendi have utilized agentic AI powered by Amazon Bedrock to revamp complex processes, such as the refinance journey for customers. By maintaining a human touch while leveraging AI for automation and personalization, AgentCore helps businesses build trust and loyalty, streamline workflows, and achieve significant business outcomes in a relatively short timeframe, proving its utility in practical enterprise settings.

Amazon Bedrock AgentCore: تامین امنیت و مقیاس‌پذیری عامل‌های هوش مصنوعی

ظهور هوش مصنوعی مبتنی بر عامل و Amazon Bedrock AgentCore

چشم‌انداز هوش مصنوعی به سرعت در حال تکامل است و از سیستم‌های ساده پاسخگویی به سوال به "هوش مصنوعی مبتنی بر عامل" پیچیده منتقل می‌شود که می‌تواند وظایف چند مرحله‌ای را به صورت مستقل استدلال، برنامه‌ریزی و اجرا کند. این تغییر پارادایم نویدهای بزرگی برای اتوماسیون سازمانی، خدمات مشتری و تحلیل داده‌ها دارد. با این حال، ساخت، استقرار و مدیریت این عامل‌های هوشمند در ساختارهای سازمانی پیچیده، چالش‌های قابل توجهی را به همراه دارد، به ویژه در مورد امنیت، مقیاس‌پذیری و قابلیت اطمینان.

اینجاست که Amazon Bedrock AgentCore وارد می‌شود، راه‌حل قدرتمند و جامع AWS که برای ساده‌سازی پذیرش عامل‌های هوش مصنوعی در سطح سازمانی طراحی شده است. AgentCore یک چارچوب یکپارچه فراهم می‌کند که توسعه‌دهندگان را قادر می‌سازد عامل‌های هوشمند را که توسط مدل‌های بنیادی (FMs) در Amazon Bedrock پشتیبانی می‌شوند، ایجاد، هماهنگ و مدیریت کنند. این سرویس با ارائه قابلیت‌های آماده برای اجرای سیاست‌ها، مدیریت حافظه، شناسایی هویت و زمان اجرای مقیاس‌پذیر، نیازهای حیاتی را برطرف کرده و مسیر از مفهوم تا تولید را برای سیستم‌های پیچیده مبتنی بر عامل تسریع می‌بخشد. این یک گام اساسی در دموکراتیزه کردن هوش مصنوعی پیشرفته است و آن را برای کسب‌وکارهایی که مشتاق بهره‌برداری از پتانسیل کامل هوش مصنوعی مستقل هستند، قابل دسترس و قابل مدیریت می‌سازد.

امنیت بی‌نظیر از طریق اجرای سیاست‌ها

در عصری که عامل‌های هوش مصنوعی با داده‌های حساس و سیستم‌های حیاتی تعامل دارند، امنیت از اهمیت بالایی برخوردار است. Amazon Bedrock AgentCore با ویژگی نوآورانه 'Policy' خود، که یک لایه اجرایی قطعی مستقل از استدلال داخلی عامل را ارائه می‌دهد، این چالش را به طور مستقیم مورد توجه قرار می‌دهد. این جداسازی حیاتی تضمین می‌کند که حتی اگر منطق یک عامل دچار خطا شود، اقدامات آن توسط قوانین امنیتی از پیش تعریف شده محدود باقی می‌ماند.

هسته این مکانیسم امنیتی در سیاست‌های Cedar نهفته است. Cedar یک زبان سیاست‌گذاری با کارایی بالا و متن‌باز است که توسط AWS توسعه یافته و برای بیان تصمیمات مجوزدهی دقیق و آگاه به هویت طراحی شده است. با AgentCore، توسعه‌دهندگان می‌توانند توضیحات زبان طبیعی قوانین تجاری خود را – مانند "فقط عامل‌های فعال به نمایندگی از یک بخش خاص می‌توانند به اطلاعات شناسایی شخصی مشتری دسترسی پیدا کنند" – به سیاست‌های دقیق Cedar ترجمه کنند.

این سیاست‌ها سپس در زمان اجرا از طریق AgentCore Gateway اعمال می‌شوند. هر درخواستی که یک عامل به ابزارها یا منابع داده خارجی ارسال می‌کند، رهگیری شده و در برابر سیاست‌های Cedar تثبیت شده ارزیابی می‌شود. این بدان معناست که عامل‌ها فقط به ابزارها و داده‌هایی دسترسی پیدا می‌کنند که کاربرانشان به صراحت مجاز به استفاده از آن‌ها هستند و از اقدامات غیرمجاز جلوگیری کرده و انطباق را تضمین می‌کند. این سطح از کنترل دقیق برای حفظ حریم خصوصی داده‌ها، جلوگیری از سوءاستفاده و ایجاد اعتماد در استقرارهای مبتنی بر عامل در صنایع بسیار تنظیم شده حیاتی است.

ساخت معماری‌های عامل قدرتمند و هوشمند

فراتر از امنیت، AgentCore مجموعه‌ای از ویژگی‌ها را ارائه می‌دهد که برای ساخت عامل‌های هوشمند واقعاً قدرتمند، تطبیق‌پذیر و مقیاس‌پذیر طراحی شده‌اند. این اجزا بسیاری از پیچیدگی‌های زیربنایی را انتزاعی می‌کنند و به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهند بر منطق عامل و ارائه ارزش تمرکز کنند.

AgentCore Memory: برای اینکه عامل‌ها واقعاً هوشمند باشند، باید به یاد داشته باشند. AgentCore Memory قابلیت‌هایی برای حفظ هم محتوای مکالمه کوتاه مدت و هم ترجیحات بلندمدت کاربر را فراهم می‌کند. این امر نیاز توسعه‌دهندگان به ساخت راه‌حل‌های ذخیره‌سازی سفارشی برای حافظه را از بین می‌برد و عامل‌ها را قادر می‌سازد تا تجربیات شخصی‌سازی شده و ثابتی را در طول زمان ارائه دهند، خواه یادآوری تعاملات گذشته یا تنظیمات کاربر باشد.
AgentCore Identity: احراز هویت امن چند-IDP برای عامل‌های سازمانی حیاتی است. AgentCore Identity احراز هویت کاربر را در بین ارائه‌دهندگان هویت مختلف ساده می‌کند و تضمین می‌کند که عامل‌ها می‌توانند هویت کاربران را به صورت ایمن تأیید کرده و کنترل‌های دسترسی آگاه به هویت را اعمال کنند.
AgentCore Runtime: استقرار و مقیاس‌بندی عامل‌ها در محیط تولید می‌تواند پیچیده باشد. AgentCore Runtime مقیاس‌پذیری بدون سرور و جداسازی جلسات را ارائه می‌دهد و زیرساخت مورد نیاز برای اجرای قابل اعتماد عامل‌ها را به صورت خودکار مدیریت می‌کند. این تضمین می‌کند که عامل‌ها می‌توانند بارهای کاری نوسانی را بدون دخالت دستی مدیریت کنند، در حالی که جلسات عامل‌های جداگانه را برای افزایش امنیت و عملکرد ایزوله می‌کنند.
Amazon Bedrock Knowledge Bases: AgentCore به طور یکپارچه با Amazon Bedrock Knowledge Bases ادغام می‌شود و قابلیت‌های تولید با بازیابی افزوده (RAG) مدیریت شده را فراهم می‌کند. این امر به عامل‌ها اجازه می‌دهد تا به اطلاعات از طیف وسیعی از منابع داده سازمانی دسترسی پیدا کرده و آن‌ها را بازیابی کنند، پاسخ‌های خود را بر اساس اطلاعات واقعی و به‌روز بنا نهند و توهمات را به طور قابل توجهی کاهش دهند. این برای ساخت عامل‌های بازیابی اطلاعات دقیق و قابل اعتماد، مانند دستیاران هوشمند رویداد یا ربات‌های خدمات مشتری که در پیاده‌سازی‌های اخیر مشاهده شده‌اند، بسیار مهم است.

علاوه بر این، برای وظایف طولانی مدت و پیچیده، AgentCore توسعه چارچوب‌های مدیریت وظایف ناهمزمان را تسهیل می‌کند. این به عامل‌ها اجازه می‌دهد تا عملیاتی را آغاز کنند که زمان زیادی می‌برد بدون مسدود کردن فعالیت‌های دیگر، که برای برنامه‌هایی مانند ساخت سرورهای طولانی مدت یا مدیریت گردش کار پیچیده ضروری است. این پلتفرم همچنین استراتژی‌های پیام متنی را برای حفظ ارتباط مستمر در طول این عملیات‌های طولانی ارائه می‌دهد. این مجموعه از ویژگی‌ها به طور جمعی ایجاد سیستم‌های مبتنی بر عامل با قابلیت بالا و قابل نگهداری را امکان‌پذیر می‌سازد و فرآیند عملیاتی‌سازی هوش مصنوعی مبتنی بر عامل را ساده می‌کند.

دقت در عملکرد عامل: ارزیابی و بهینه‌سازی

همچنان که سیستم‌های هوش مصنوعی مبتنی بر عامل در پیچیدگی و استقلال رشد می‌کنند، یک چارچوب ارزیابی قوی ضروری می‌شود. درک عملکرد عامل، شناسایی سوگیری‌ها و تضمین قابلیت اطمینان، مراحل حیاتی قبل از استقرار و عملیات مستمر هستند. Amazon Bedrock AgentCore ابزارهایی را برای دستیابی به این دقت فراهم می‌کند.

AWS یک چارچوب ارزیابی جامع برای سیستم‌های هوش مصنوعی مبتنی بر عامل توسعه داده است که از درس‌های واقعی جمع‌آوری شده در هنگام ساخت راه‌حل‌های عامل داخلی در آمازون الهام گرفته است. این چارچوب با دو جزء اصلی مشخص می‌شود:

گردش کار ارزیابی عمومی: این فرآیندهای ارزیابی را در پیاده‌سازی‌های مختلف عامل استاندارد می‌کند. این یک روش ثابت برای اندازه‌گیری جنبه‌های مختلف رفتار عامل فراهم می‌کند و تضمین می‌کند که عامل‌های مختلف می‌توانند به طور موثر مقایسه و تحلیل شوند.
کتابخانه ارزیابی عامل: این جزء اندازه‌گیری‌ها و معیارهای سیستماتیک را به طور خاص برای عملکرد عامل در ارزیابی‌های Amazon Bedrock AgentCore ارائه می‌دهد. این شامل معیارهای کمی برای تکمیل وظیفه، دقت، کارایی، و ارزیابی‌های کیفی رفتار عامل است که امکان درک دقیق از نحوه عملکرد عامل‌ها در سناریوهای مختلف را فراهم می‌کند.

این رویکرد سیستماتیک به ارزیابی برای توسعه تکراری حیاتی است و به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا به طور مداوم عامل‌های خود را بهبود بخشند، قابلیت‌های تصمیم‌گیری آن‌ها را افزایش دهند و اطمینان حاصل کنند که آن‌ها با معیارهای عملکرد و استانداردهای ایمنی مورد نظر مطابقت دارند.

توسعه قابلیت‌های عامل با تعامل پیشرفته وب

قابلیت عامل‌های هوش مصنوعی برای تعامل پویا با اینترنت یک تغییر دهنده بازی است و به آن‌ها امکان می‌دهد تحقیقات انجام دهند، فرم‌های آنلاین را تکمیل کنند و اطلاعات لحظه‌ای جمع‌آوری کنند. ویژگی 'Browser' در Amazon Bedrock AgentCore با ارائه سفارشی‌سازی و کنترل پیشرفته، این قابلیت را به طور قابل توجهی افزایش می‌دهد.

ویژگی‌های جدید مانند پیکربندی پروکسی، پروفایل‌های مرورگر و افزونه‌های مرورگر به توسعه‌دهندگان کنترل دقیق بر نحوه پیمایش و تعامل عامل‌های هوش مصنوعی آن‌ها با وب را می‌دهد:

پیکربندی پروکسی: این به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد ترافیک وب یک عامل را از طریق پروکسی‌های خاصی مسیریابی کنند. این برای حفظ مرزهای امنیتی، دسترسی به محتوای محدود شده جغرافیایی یا ادغام با سیاست‌های شبکه شرکتی حیاتی است.
پروفایل‌های مرورگر: همانطور که کاربران انسانی پروفایل‌های مرورگر مختلفی برای کار و استفاده شخصی دارند، AgentCore Browser امکان ایجاد پروفایل‌های متمایز برای عامل‌ها را فراهم می‌کند. هر پروفایل می‌تواند کوکی‌ها، حافظه پنهان و تنظیمات خاص خود را داشته باشد، که به عامل‌ها اجازه می‌دهد هنگام تعامل با سرویس‌های وب مختلف، زمینه‌ها یا هویت‌های جداگانه را حفظ کنند.
افزونه‌های مرورگر: توسعه‌دهندگان اکنون می‌توانند عامل‌های خود را به افزونه‌های مرورگر سفارشی مجهز کنند و قابلیت‌های خاصی را اضافه کنند که توانایی عامل را در استخراج اطلاعات، خودکارسازی وظایف یا تعامل با عناصر وب پیچیده‌ای که ممکن است برای یک LLM به تنهایی چالش‌برانگیز باشد، افزایش می‌دهد.

این پیشرفت‌ها به این معنی است که عامل‌ها می‌توانند وظایف پیچیده‌تر مبتنی بر وب را به صورت ایمن و کارآمد انجام دهند و فرصت‌های جدیدی را برای اتوماسیون و جمع‌آوری داده‌های هوشمند باز می‌کنند و از بهترین شیوه‌های مهندسی پرامپت با LLM‌های زیربنایی برای اطمینان از تعامل موثر با وب استفاده می‌کنند.

کاربردهای واقعی و آینده هوش مصنوعی سازمانی با AgentCore

Amazon Bedrock AgentCore تنها یک مفهوم نظری نیست؛ بلکه فعالانه در حال پیشبرد تحول کسب‌وکار در دنیای واقعی است. سازمان‌ها از قابلیت‌های آن برای ساخت و استقرار راه‌حل‌های پیچیده مبتنی بر عامل استفاده می‌کنند که کارایی، تجربه مشتری و تصمیم‌گیری را بهبود می‌بخشد.

به عنوان مثال، شرکت‌هایی مانند Lendi Group نشان داده‌اند که چگونه هوش مصنوعی مبتنی بر عامل، که توسط Amazon Bedrock پشتیبانی می‌شود، می‌تواند فرآیندهای اصلی کسب‌وکار را متحول کند. Lendi با ساخت یک "نگهبان وام مسکن مبتنی بر هوش مصنوعی"، فرآیند رفرش وام خود را تغییر داده و تجربه مشتری را در عین حفظ ارتباط انسانی حیاتی، بهبود بخشیده است. این مطالعه موردی نقش AgentCore را در توانمندسازی کسب‌وکارها برای نوآوری سریع، دستیابی به نتایج تجاری قابل توجه و تقویت اعتماد و وفاداری مشتری از طریق استقرار مسئولانه هوش مصنوعی تأکید می‌کند.

همچنان که تقاضا برای اتوماسیون هوشمند افزایش می‌یابد، AgentCore قرار است به ابزاری ضروری برای شرکت‌ها تبدیل شود. این سرویس با ارائه امنیت قوی، زیرساخت مقیاس‌پذیر، ابزارهای ارزیابی جامع و گزینه‌های سفارشی‌سازی پیشرفته، چرخه توسعه عامل‌های هوش مصنوعی را تسریع می‌بخشد. این امر کسب‌وکارها را در موقعیتی قرار می‌دهد که با اطمینان از نسل بعدی هوش مصنوعی استقبال کنند، جایی که عامل‌های هوشمند و مستقل با تیم‌های انسانی همکاری می‌کنند تا سطوح بی‌سابقه‌ای از بهره‌وری و نوآوری را آزاد کنند. آینده هوش مصنوعی سازمانی مبتنی بر عامل است و Amazon Bedrock AgentCore در حال ایجاد پایه و اساس آن است.