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: AI აგენტების დაცვა და მასშტაბირება

title: "Amazon Bedrock AgentCore: AI აგენტების დაცვა და მასშტაბირება" slug: "amazon-bedrock-agentcore" date: "2026-03-16" lang: "ka" source: "https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/category/artificial-intelligence/amazon-machine-learning/amazon-bedrock/amazon-bedrock-agentcore/" category: "კორპორაციული AI" keywords:

Amazon Bedrock AgentCore
AI აგენტები
კორპორაციული AI
აგენტური სისტემები
AWS
AI უსაფრთხოება
მასშტაბირებადობა
AI შეფასება
პოლიტიკის აღსრულება
გენერაციული AI
დეველოპერის ხელსაწყოები
აგენტების ორკესტრირება meta_description: "გაეცანით Amazon Bedrock AgentCore-ს, AWS-ის მძლავრ სერვისს დახვეწილი AI აგენტების შესაქმნელად, დასაცავად და განსათავსებლად, პოლიტიკის აღსრულებით, მეხსიერებით და მასშტაბირებადი გაშვების გარემოთი კორპორაციული გამოყენებისთვის." image: "/images/articles/amazon-bedrock-agentcore.png" image_alt: "Amazon Bedrock AgentCore ინტერფეისი, რომელიც აჩვენებს პოლიტიკის კონფიგურაციას AI აგენტებისთვის" quality_score: 94 content_score: 93 seo_score: 95 companies:
AWS schema_type: "NewsArticle" reading_time: 6 faq:
question: "რა არის Amazon Bedrock AgentCore და რა არის მისი ძირითადი დანიშნულება?" answer: "Amazon Bedrock AgentCore არის AWS-ის ყოვლისმომცველი სერვისი, რომელიც შექმნილია ინტელექტუალური AI აგენტების შემუშავების, განთავსებისა და მართვის გასამარტივებლად კორპორაციულ გარემოში. მისი ძირითადი დანიშნულებაა უზრუნველყოს მტკიცე ჩარჩო, რომელიც საშუალებას აძლევს ბიზნესებს ააგონ დახვეწილი აგენტური სისტემები, უზრუნველყონ მათი უსაფრთხო, საიმედო და მასშტაბური ფუნქციონირება. ის გთავაზობთ ისეთ ფუნქციებს, როგორიცაა პოლიტიკის აღსრულება, მეხსიერების მართვა და მასშტაბირებადი გაშვების გარემო რთული ამოცანების შესასრულებლად და არსებულ ბიზნეს პროცესებთან შეუფერხებლად ინტეგრირებისთვის, რაც ხელს უწყობს მოწინავე, აგენტებზე დაფუძნებულ ავტომატიზაციაზე გადასვლას."
question: "როგორ აუმჯობესებს AgentCore AI აგენტების უსაფრთხოებას?" answer: "AgentCore მნიშვნელოვნად აუმჯობესებს უსაფრთხოებას მისი 'Policy' ფუნქციის მეშვეობით, რომელიც იყენებს Cedar პოლიტიკებს დეტერმინისტული აღსრულების ფენის შესაქმნელად, აგენტის მსჯელობისგან დამოუკიდებლად. ეს საშუალებას აძლევს დეველოპერებს ბუნებრივი ენის ბიზნეს წესები გადააქციონ წვრილმარცვლოვან, იდენტობაზე დაფუძნებულ კონტროლად. AgentCore Gateway იჭერს და აფასებს აგენტის ყოველ მიმართვას ინსტრუმენტთან გაშვების დროს, რაც უზრუნველყოფს, რომ აგენტები წვდებიან მხოლოდ იმ ინსტრუმენტებსა და მონაცემებს, რომელთა გამოყენების ნებაც მათ მომხმარებლებს აქვთ მინიჭებული, რითაც ხელს უშლის არაავტორიზებულ მოქმედებებს და მონაცემთა დარღვევებს აგენტურ სამუშაო პროცესებში."
question: "რა ძირითად კომპონენტებს სთავაზობს Amazon Bedrock AgentCore ინტელექტუალური აგენტების შესაქმნელად?" answer: "Amazon Bedrock AgentCore გთავაზობთ რამდენიმე ძირითად კომპონენტს ინტელექტუალური აგენტების ასაგებად. მათ შორისაა AgentCore Memory, რომელიც ინახავს როგორც საუბრის კონტექსტს, ასევე მომხმარებლის გრძელვადიან პრეფერენციებს; AgentCore Identity, უსაფრთხო მრავალ-IDP ავთენტიფიკაციისთვის; და AgentCore Runtime, რომელიც გვთავაზობს სერვერის გარეშე მასშტაბირებას და სესიის იზოლაციას პროდუქტიული განთავსებისთვის. გარდა ამისა, ის ინტეგრირებულია Amazon Bedrock Knowledge Bases-თან მართული ძიების გაუმჯობესებული გენერაციის (RAG) და მონაცემთა მოძიებისთვის, რაც აგენტებს საშუალებას აძლევს ეფექტურად მიიღონ და გამოიყენონ კორპორაციული მონაცემები გაუმჯობესებული ინტელექტისთვის."
question: "რატომ არის მნიშვნელოვანი AI აგენტების შეფასება და როგორ უჭერს მხარს AgentCore ამას?" answer: "AI აგენტების შეფასება გადამწყვეტია მათი რთული, მრავალსაფეხურიანი მსჯელობის შესაძლებლობებისა და არაპროგნოზირებადი ქცევის პოტენციალის გამო. AgentCore ამ პრობლემას წყვეტს ყოვლისმომცველი შეფასების ჩარჩოთი, რომელიც შექმნილია აგენტური AI სისტემებისთვის. ეს ჩარჩო მოიცავს გენერულ შეფასების სამუშაო პროცესს, რომელიც სტანდარტიზაციას უკეთებს შეფასების პროცედურებს სხვადასხვა აგენტის იმპლემენტაციებისთვის და აგენტის შეფასების ბიბლიოთეკას, რომელიც უზრუნველყოფს სისტემურ გაზომვებსა და მეტრიკას. ეს მხარდაჭერა ეხმარება დეველოპერებს გაიგონ აგენტის მუშაობა, გამოავლინონ გაუმჯობესების სფეროები და უზრუნველყონ საიმედოობა და უსაფრთხოება რეალურ გარემოში განთავსებისას."
question: "შეუძლიათ თუ არა AgentCore-ით აშენებულ AI აგენტებს ვებთან ურთიერთობა და როგორ კონტროლდება ეს?" answer: "დიახ, AgentCore-ით აშენებულ AI აგენტებს შეუძლიათ ვებთან ურთიერთობა Amazon Bedrock AgentCore Browser ფუნქციის მეშვეობით. AWS გთავაზობთ გაფართოებულ კონტროლს ამ ურთიერთობისთვის, მათ შორის პროქსის კონფიგურაციას ქსელის კონტროლისთვის, ბრაუზერის პროფილებს სხვადასხვა ვებ კონტექსტის ან იდენტობის სამართავად, და ბრაუზერის გაფართოებებს მორგებული ფუნქციონალურობის დასამატებლად. ეს შესაძლებლობები დეველოპერებს აძლევს ზუსტ კონტროლს იმაზე, თუ როგორ ათვალიერებენ მათი AI აგენტები ვებს, რაც მათ საშუალებას აძლევს უსაფრთხოდ და ეფექტურად მოახდინონ რთული ონლაინ ამოცანების ავტომატიზაცია, კონკრეტული ოპერაციული მოთხოვნების დაცვით."
question: "რა სახის რეალური გავლენა მოახდინა Amazon Bedrock AgentCore-მ?" answer: "Amazon Bedrock AgentCore საშუალებას აძლევს ბიზნესებს მნიშვნელოვნად შეცვალონ მომხმარებლის გამოცდილება და ოპერაციული ეფექტურობა. მაგალითად, ისეთმა კომპანიებმა, როგორიცაა Lendi, გამოიყენეს აგენტური AI, Amazon Bedrock-ის მეშვეობით, რთული პროცესების შესაცვლელად, მაგალითად, მომხმარებლებისთვის რეფინანსირების გზა. ადამიანური შეხების შენარჩუნებით, AI-ის ავტომატიზაციისა და პერსონალიზაციისთვის გამოყენებით, AgentCore ეხმარება ბიზნესებს ნდობისა და ლოიალობის ჩამოყალიბებაში, სამუშაო პროცესების გამარტივებაში და მნიშვნელოვანი ბიზნეს შედეგების მიღწევაში შედარებით მოკლე დროში, რაც ამტკიცებს მის სარგებლიანობას პრაქტიკულ კორპორაციულ გარემოში."


## აგენტური AI-ის აღზევება და Amazon Bedrock AgentCore

ხელოვნური ინტელექტის ლანდშაფტი სწრაფად ვითარდება, სცილდება მარტივ კითხვა-პასუხის სისტემებს და გადადის დახვეწილ "აგენტურ AI"-ზე, რომელსაც შეუძლია მსჯელობა, დაგეგმვა და მრავალსაფეხურიანი ამოცანების ავტონომიურად შესრულება. ამ პარადიგმულ ცვლას დიდი პერსპექტივები აქვს საწარმოო ავტომატიზაციის, მომხმარებელთა მომსახურებისა და მონაცემთა ანალიზისთვის. თუმცა, ამ ინტელექტუალური აგენტების აგება, განთავსება და მართვა კომპლექსურ ორგანიზაციულ სტრუქტურებში მნიშვნელოვან გამოწვევებს წარმოადგენს, განსაკუთრებით უსაფრთხოების, მასშტაბურობისა და საიმედოობის კუთხით.

აქ შემოდის **Amazon Bedrock AgentCore**, AWS-ის მტკიცე და ყოვლისმომცველი გადაწყვეტა, რომელიც შექმნილია საწარმოო დონის AI აგენტების მიღების გასამარტივებლად. AgentCore უზრუნველყოფს ერთიან ჩარჩოს, რომელიც დეველოპერებს საშუალებას აძლევს შექმნან, მოახდინონ ორკესტრირება და მართონ ინტელექტუალური აგენტები, რომლებიც იკვებებიან Amazon Bedrock-ის ფუძემდებლური მოდელებით (FMs). ის პასუხობს კრიტიკულ საჭიროებებს, გვთავაზობს მზა შესაძლებლობებს პოლიტიკის აღსრულებისთვის, მეხსიერების მართვისთვის, იდენტობის განსაზღვრისთვის და მასშტაბირებადი გაშვების გარემოსთვის, რითაც აჩქარებს კონცეფციიდან წარმოებამდე გზას დახვეწილი აგენტური სისტემებისთვის. ის წარმოადგენს უმნიშვნელოვანეს ნაბიჯს მოწინავე AI-ის დემოკრატიზაციაში, რაც მას ხელმისაწვდომსა და მართვადს ხდის იმ ბიზნესებისთვის, რომლებსაც სურთ ავტონომიური AI-ის სრული პოტენციალის გამოყენება.

## უსაფრთხოება კომპრომისის გარეშე პოლიტიკის აღსრულების გზით

ეპოქაში, როდესაც AI აგენტები ურთიერთობენ სენსიტიურ მონაცემებთან და კრიტიკულ სისტემებთან, უსაფრთხოება უმთავრესია. Amazon Bedrock AgentCore ამ გამოწვევას უპირისპირდება თავისი ინოვაციური Policy ფუნქციით, რომელიც გვთავაზობს დეტერმინისტულ აღსრულების ფენას, რომელიც ფუნქციონირებს აგენტის შიდა მსჯელობისგან დამოუკიდებლად. ეს გადამწყვეტი განცალკევება უზრუნველყოფს, რომ მაშინაც კი, თუ აგენტის ლოგიკა არასწორად იმუშავებს, მისი მოქმედებები შეზღუდული დარჩება წინასწარ განსაზღვრული უსაფრთხოების წესებით.

ამ უსაფრთხოების მექანიზმის საფუძველია **Cedar პოლიტიკები**. Cedar არის მაღალი წარმადობის, ღია კოდის პოლიტიკის ენა, რომელიც შემუშავებულია AWS-ის მიერ, რათა გამოხატოს წვრილმარცვლოვანი, იდენტობაზე დაფუძნებული ავტორიზაციის გადაწყვეტილებები. AgentCore-ის მეშვეობით, დეველოპერებს შეუძლიათ თავიანთი ბიზნეს წესების ბუნებრივი ენის აღწერილობები – მაგალითად, "მხოლოდ კონკრეტული დეპარტამენტის სახელით მოქმედ აგენტებს შეუძლიათ წვდომა მომხმარებლის პერსონალურ საიდენტიფიკაციო ინფორმაციაზე" – გადააქციონ ზუსტ Cedar პოლიტიკებად.

შემდეგ ეს პოლიტიკები აღსრულდება გაშვების დროს **AgentCore Gateway-ის** მეშვეობით. აგენტის ყოველი მოთხოვნა გარე ინსტრუმენტებზე ან მონაცემთა წყაროებზე იჭრება და ფასდება დადგენილი Cedar პოლიტიკების მიხედვით. ეს ნიშნავს, რომ აგენტები წვდებიან მხოლოდ იმ ინსტრუმენტებსა და მონაცემებს, რომელთა გამოყენების ნებაც მათ მომხმარებლებს აქვთ მინიჭებული, რითაც ხელს უშლის არაავტორიზებულ მოქმედებებს და უზრუნველყოფს შესაბამისობას. კონტროლის ეს დონე სასიცოცხლოდ მნიშვნელოვანია მონაცემთა კონფიდენციალურობის შესანარჩუნებლად, არასწორი გამოყენების თავიდან ასაცილებლად და ნდობის ასაშენებლად აგენტურ განთავსებებში მაღალ რეგულირებულ ინდუსტრიებში.

## მტკიცე და ინტელექტუალური აგენტური არქიტექტურების აგება

უსაფრთხოების გარდა, AgentCore გთავაზობთ ფუნქციების ერთობლიობას, რომელიც შექმნილია ინტელექტუალური აგენტების ნამდვილად მტკიცე, ადაპტირებადი და მასშტაბირებადი გასახადად. ეს კომპონენტები აბსტრაგირებს ძირითადი სირთულეების დიდ ნაწილს, რაც დეველოპერებს საშუალებას აძლევს ფოკუსირება მოახდინონ აგენტის ლოგიკაზე და ღირებულების მიწოდებაზე.

*   **AgentCore მეხსიერება**: იმისთვის, რომ აგენტები მართლაც ინტელექტუალური იყვნენ, მათ უნდა ახსოვდეთ. AgentCore მეხსიერება უზრუნველყოფს შესაძლებლობებს როგორც მოკლევადიანი საუბრის კონტექსტის, ასევე მომხმარებლის გრძელვადიანი პრეფერენციების შესანარჩუნებლად. ეს გამორიცხავს დეველოპერების საჭიროებას მეხსიერებისთვის მორგებული შენახვის გადაწყვეტილებების შესაქმნელად, რაც აგენტებს საშუალებას აძლევს დროთა განმავლობაში მიაწოდონ პერსონალიზებული და თანმიმდევრული გამოცდილება, იქნება ეს წარსული ურთიერთქმედებების თუ მომხმარებლის პარამეტრების გახსენება.
*   **AgentCore იდენტობა**: უსაფრთხო მრავალ-IDP ავთენტიფიკაცია გადამწყვეტია საწარმოო აგენტებისთვის. AgentCore იდენტობა ამარტივებს მომხმარებლის ავთენტიფიკაციას სხვადასხვა იდენტობის პროვაიდერებს შორის, რაც უზრუნველყოფს, რომ აგენტებს შეუძლიათ უსაფრთხოდ გადაამოწმონ მომხმარებლის იდენტობები და გამოიყენონ იდენტობაზე დაფუძნებული წვდომის კონტროლი.
*   **AgentCore Runtime**: აგენტების განთავსება და მასშტაბირება წარმოებაში შეიძლება რთული იყოს. AgentCore Runtime გვთავაზობს სერვერის გარეშე მასშტაბირებას და სესიის იზოლაციას, ავტომატურად მართავს ინფრასტრუქტურას, რომელიც საჭიროა აგენტების საიმედოდ გასაშვებად. ეს უზრუნველყოფს, რომ აგენტებს შეუძლიათ გაუმკლავდნენ ცვალებად დატვირთვას ხელით ჩარევის გარეშე, ინდივიდუალური აგენტური სესიების იზოლირებით გაუმჯობესებული უსაფრთხოებისა და წარმადობისთვის.
*   **Amazon Bedrock Knowledge Bases**: AgentCore შეუფერხებლად ინტეგრირდება Amazon Bedrock Knowledge Bases-თან, რაც უზრუნველყოფს მართული ძიების გაუმჯობესებული გენერაციის (RAG) შესაძლებლობებს. ეს საშუალებას აძლევს აგენტებს მიიღონ ინფორმაცია საწარმოო მონაცემთა წყაროების ფართო სპექტრიდან, მათი პასუხების ფაქტობრივი, განახლებული ინფორმაციით დასაბუთებით და ჰალუცინაციების მნიშვნელოვნად შემცირებით. ეს გადამწყვეტია ზუსტი და საიმედო ინფორმაციის მოძიების აგენტების შესაქმნელად, როგორიცაა ინტელექტუალური მოვლენის ასისტენტები ან მომხმარებელთა მომსახურების ბოტები, რომლებიც ბოლო იმპლემენტაციებში ჩანს.

გარდა ამისა, ხანგრძლივი და რთული ამოცანებისთვის, AgentCore ხელს უწყობს ასინქრონული ამოცანების მართვის ჩარჩოების შემუშავებას. ეს საშუალებას აძლევს აგენტებს დაიწყონ ოპერაციები, რომლებსაც ხანგრძლივი დრო სჭირდებათ სხვა აქტივობების დაბლოკვის გარეშე, რაც აუცილებელია ისეთი აპლიკაციებისთვის, როგორიცაა ხანგრძლივი სერვერების აგება ან რთული სამუშაო პროცესების მართვა. პლატფორმა ასევე გვთავაზობს კონტექსტური შეტყობინებების სტრატეგიებს ამ გაფართოებული ოპერაციების განმავლობაში უწყვეტი კომუნიკაციის შესანარჩუნებლად. ეს ფუნქციები ერთობლივად აძლიერებს უაღრესად ქმედუნარიანი და შენარჩუნებადი აგენტური სისტემების შექმნას, რაც ამარტივებს [აგენტური AI-ის ოპერაციონალიზაციის](/ka/operationalizing-agentic-ai-part-1-a-stakeholders-guide) პროცესს.

## სიზუსტე აგენტის მუშაობაში: შეფასება და ოპტიმიზაცია

რაც აგენტური AI სისტემები რთულდება და ავტონომიური ხდება, მტკიცე შეფასების ჩარჩო შეუცვლელი ხდება. აგენტის მუშაობის გაგება, მიკერძოების იდენტიფიცირება და საიმედოობის უზრუნველყოფა კრიტიკული ნაბიჯებია განთავსებამდე და უწყვეტი ოპერირებისას. Amazon Bedrock AgentCore უზრუნველყოფს ინსტრუმენტებს ამ სიზუსტის მისაღწევად.

AWS-მა შეიმუშავა ყოვლისმომცველი შეფასების ჩარჩო აგენტური AI სისტემებისთვის, რომელიც ეფუძნება რეალური სამყაროს გაკვეთილებს, რომლებიც შეგროვდა Amazon-ში შიდა აგენტური გადაწყვეტილებების აგებისას. ამ ჩარჩოს ახასიათებს ორი ძირითადი კომპონენტი:

*   **გენერული შეფასების სამუშაო პროცესი**: ეს სტანდარტიზაციას უკეთებს შეფასების პროცედურებს სხვადასხვა აგენტის იმპლემენტაციებს შორის. ის უზრუნველყოფს თანმიმდევრულ მეთოდოლოგიას აგენტის ქცევის სხვადასხვა ასპექტის გასაზომად, რაც უზრუნველყოფს, რომ სხვადასხვა აგენტის შედარება და ანალიზი ეფექტურად მოხდეს.
*   **აგენტის შეფასების ბიბლიოთეკა**: ეს კომპონენტი გვთავაზობს სისტემურ გაზომვებსა და მეტრიკას, სპეციალურად მორგებულს აგენტის მუშაობისთვის Amazon Bedrock AgentCore შეფასებებში. ის მოიცავს რაოდენობრივ მეტრიკას ამოცანის შესრულებისთვის, სიზუსტისთვის, ეფექტურობისთვის და აგენტის ქცევის ხარისხობრივ შეფასებებს, რაც საშუალებას იძლევა მივიღოთ დეტალური ინფორმაცია იმის შესახებ, თუ როგორ მუშაობენ აგენტები მრავალფეროვან სცენარებში.

შეფასების ეს სისტემური მიდგომა სასიცოცხლოდ მნიშვნელოვანია განმეორებითი განვითარებისთვის, რაც ორგანიზაციებს საშუალებას აძლევს მუდმივად დახვეწონ თავიანთი აგენტები, გააუმჯობესონ მათი გადაწყვეტილების მიღების შესაძლებლობები და უზრუნველყონ, რომ ისინი აკმაყოფილებენ სასურველ წარმადობის ბენჩმარკებსა და უსაფრთხოების სტანდარტებს.

## აგენტის შესაძლებლობების გაფართოება მოწინავე ვებ ინტერაქციით

AI აგენტების უნარი დინამიურად ურთიერთქმედონ ინტერნეტთან, თამაშის შეცვლაა, რაც მათ საშუალებას აძლევს ჩაატარონ კვლევა, შეავსონ ონლაინ ფორმები და შეაგროვონ რეალურ დროში ინფორმაცია. Amazon Bedrock AgentCore-ის ბრაუზერის ფუნქცია მნიშვნელოვნად აუმჯობესებს ამ შესაძლებლობას, გვთავაზობს გაფართოებულ მორგებას და კონტროლს.

ახალი ფუნქციები, როგორიცაა **პროქსის კონფიგურაცია**, **ბრაუზერის პროფილები** და **ბრაუზერის გაფართოებები**, დეველოპერებს აძლევს ზუსტ კონტროლს იმაზე, თუ როგორ ნავიგაციას ახდენენ და ურთიერთობენ მათი AI აგენტები ვებთან:

*   **პროქსის კონფიგურაცია**: ეს საშუალებას აძლევს დეველოპერებს აგენტის ვებ ტრაფიკი გადააგზავნონ კონკრეტული პროქსის მეშვეობით. ეს კრიტიკულია უსაფრთხოების საზღვრების შესანარჩუნებლად, გეო-შეზღუდულ კონტენტზე წვდომისთვის ან კორპორაციული ქსელის პოლიტიკებთან ინტეგრაციისთვის.
*   **ბრაუზერის პროფილები**: ისევე როგორც ადამიან მომხმარებლებს აქვთ სხვადასხვა ბრაუზერის პროფილი სამუშაო და პირადი გამოყენებისთვის, AgentCore Browser საშუალებას იძლევა შეიქმნას გამორჩეული პროფილები აგენტებისთვის. თითოეულ პროფილს შეიძლება ჰქონდეს საკუთარი ქუქიები, ქეში და პარამეტრები, რაც აგენტებს საშუალებას აძლევს შეინარჩუნონ ცალკეული კონტექსტები ან იდენტობები სხვადასხვა ვებ სერვისებთან ურთიერთობისას.
*   **ბრაუზერის გაფართოებები**: დეველოპერებს ახლა შეუძლიათ თავიანთი აგენტები აღჭურვონ მორგებული ბრაუზერის გაფართოებებით, დაამატონ სპეციფიკური ფუნქციონალურობა, რომელიც აუმჯობესებს აგენტის უნარს, ამოიღოს ინფორმაცია, მოახდინოს ამოცანების ავტომატიზაცია, ან ურთიერთქმედოს რთულ ვებ ელემენტებთან, რაც სხვაგვარად რთული იქნებოდა მხოლოდ LLM-ისთვის.

ეს გაუმჯობესებები ნიშნავს, რომ აგენტებს შეუძლიათ უფრო დახვეწილი ვებ-ზე დაფუძნებული ამოცანების უსაფრთხოდ და ეფექტურად შესრულება, რაც ხსნის ახალ შესაძლებლობებს ავტომატიზაციისა და ინტელექტუალური მონაცემთა შეგროვებისთვის, საუკეთესო პრაქტიკის გამოყენებით მოთხოვნის ინჟინერიისთვის ძირითად LLM-ებთან, რათა უზრუნველყოს ეფექტური ვებ ინტერაქცია.

## რეალური სამყაროს აპლიკაციები და კორპორაციული AI-ის მომავალი AgentCore-ით

Amazon Bedrock AgentCore არ არის მხოლოდ თეორიული კონცეფცია; ის აქტიურად უწყობს ხელს რეალური სამყაროს ბიზნეს ტრანსფორმაციას. ორგანიზაციები იყენებენ მის შესაძლებლობებს დახვეწილი აგენტური გადაწყვეტილებების შესაქმნელად და განსათავსებლად, რომლებიც აუმჯობესებენ ეფექტურობას, მომხმარებლის გამოცდილებას და გადაწყვეტილების მიღებას.

მაგალითად, ისეთმა კომპანიებმა, როგორიცაა Lendi Group, აჩვენეს, თუ როგორ შეუძლია აგენტურ AI-ს, Amazon Bedrock-ის მეშვეობით, მოახდინოს ძირითადი ბიზნეს პროცესების რევოლუცია. "AI-ზე მომუშავე სახლის სესხის მცველის" შექმნით, Lendi-მ შეცვალა მათი რეფინანსირების გზა, გააუმჯობესა მომხმარებლის გამოცდილება, ამავდროულად შეინარჩუნა კრიტიკული ადამიანური შეხება. ეს ქეის სტადია ხაზს უსვამს AgentCore-ის როლს ბიზნესების გაძლიერებაში, რათა სწრაფად მოახდინონ ინოვაციები, მიაღწიონ მნიშვნელოვან ბიზნეს შედეგებს და გააძლიერონ მომხმარებელთა ნდობა და ლოიალობა პასუხისმგებლიანი AI განთავსების გზით.

რაც ინტელექტუალური ავტომატიზაციის მოთხოვნა იზრდება, AgentCore მზად არის გახდეს შეუცვლელი ინსტრუმენტი საწარმოებისთვის. მტკიცე უსაფრთხოების, მასშტაბირებადი ინფრასტრუქტურის, ყოვლისმომცველი შეფასების ინსტრუმენტების და მოწინავე მორგების ვარიანტების მიწოდებით, ის აჩქარებს AI აგენტების განვითარების ციკლს. ეს ბიზნესებს აძლევს საშუალებას თავდაჯერებულად მიიღონ AI-ის შემდეგი თაობა, სადაც ინტელექტუალური, ავტონომიური აგენტები თანამშრომლობენ ადამიანურ გუნდებთან, რათა გახსნან პროდუქტიულობისა და ინოვაციის უპრეცედენტო დონეები. საწარმოო AI-ის მომავალი აგენტურია, და Amazon Bedrock AgentCore ამისთვის საფუძველს აშენებს.

Amazon Bedrock AgentCore: AI აგენტების დაცვა და მასშტაბირება

ხშირად დასმული კითხვები

იყავით ინფორმირებული