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: dirbtinio intelekto agentų saugumo ir mastelio užtikrinimas

Agentinio DI ir 'Amazon Bedrock AgentCore' iškilimas

Dirbtinio intelekto kraštovaizdis sparčiai vystosi, pereidamas nuo paprastų klausimų-atsakymų sistemų prie sudėtingo „agentinio DI“, kuris gali mąstyti, planuoti ir savarankiškai vykdyti daugiapakopes užduotis. Šis paradigmos pokytis žada didžiules galimybes įmonių automatizavimui, klientų aptarnavimui ir duomenų analizei. Tačiau šių išmaniųjų agentų kūrimas, diegimas ir valdymas sudėtingose organizacinėse struktūrose kelia didelių iššūkių, ypač susijusių su saugumu, masteliu ir patikimumu.

Pristatome Amazon Bedrock AgentCore – patikimą ir išsamų AWS sprendimą, skirtą supaprastinti įmonės lygio DI agentų diegimą. 'AgentCore' suteikia vieningą sistemą, kuri leidžia kūrėjams kurti, orkestruoti ir valdyti išmaniuosius agentus, veikiančius pagrindinių modelių (PM) pagrindu 'Amazon Bedrock' platformoje. Ji sprendžia kritinius poreikius, siūlydama paruoštas funkcijas, skirtas politikų vykdymui, atminties valdymui, tapatybės nustatymui ir mastelio didinimo vykdymo aplinkai, pagreitinant sudėtingų agentinių sistemų kūrimą nuo koncepcijos iki gamybos. Tai yra svarbus žingsnis demokratizuojant pažangų DI, padarant jį prieinamą ir valdomą įmonėms, norinčioms išnaudoti visą autonominio DI potencialą.

Bekompromisis saugumas per politikų vykdymą

Erą, kai DI agentai sąveikauja su jautriais duomenimis ir kritinėmis sistemomis, saugumas yra svarbiausias. 'Amazon Bedrock AgentCore' sprendžia šią problemą su savo inovatyvia 'Policy' funkcija, siūlydama determinuotą vykdymo sluoksnį, kuris veikia nepriklausomai nuo agento vidinio mąstymo. Šis esminis atskyrimas užtikrina, kad net jei agento logika pasisuka klaidinga linkme, jo veiksmai liktų apriboti iš anksto nustatytomis saugumo taisyklėmis.

Šio saugumo mechanizmo pagrindas yra Cedar politikos. 'Cedar' yra didelio našumo, atvirojo kodo politikų kalba, sukurta AWS, skirta išreikšti smulkios detalizacijos, tapatybę atpažįstančius autorizavimo sprendimus. Naudodami 'AgentCore', kūrėjai gali natūralios kalbos savo verslo taisyklių aprašymus – pavyzdžiui, „tik agentai, veikiantys konkretaus skyriaus vardu, gali pasiekti kliento PII“ – paversti tiksliomis Cedar politikomis.

Šios politikos tada vykdymo metu įgyvendinamos per AgentCore Gateway. Kiekviena agento užklausa išorės įrankiams ar duomenų šaltiniams yra perimama ir įvertinama pagal nustatytas Cedar politikas. Tai reiškia, kad agentai pasiekia tik tuos įrankius ir duomenis, kuriuos jų vartotojai yra aiškiai įgalioti naudoti, užkertant kelią neautorizuotiems veiksmams ir užtikrinant atitiktį. Šis smulkios detalizacijos kontrolės lygis yra gyvybiškai svarbus siekiant išlaikyti duomenų privatumą, užkirsti kelią piktnaudžiavimui ir kurti pasitikėjimą agentų diegimuose labai reguliuojamose pramonės šakose.

Tvirtų ir išmanių agentų architektūrų kūrimas

Be saugumo, 'AgentCore' teikia funkcijų rinkinį, skirtą tam, kad išmanieji agentai būtų tikrai tvirti, prisitaikantys ir mastelio didinami. Šie komponentai abstrahuoja didelę dalį pagrindinio sudėtingumo, leidžiant kūrėjams sutelkti dėmesį į agento logiką ir vertės teikimą.

AgentCore Memory: Kad agentai būtų tikrai išmanūs, jie turi prisiminti. 'AgentCore Memory' suteikia galimybes palaikyti tiek trumpalaikį pokalbių kontekstą, tiek ilgalaikes vartotojo nuostatas. Tai pašalina poreikį kūrėjams kurti pasirinktinius atminties saugojimo sprendimus, leidžiant agentams teikti personalizuotą ir nuoseklią patirtį laikui bėgant, nesvarbu, ar tai būtų ankstesnių sąveikų, ar vartotojo nustatymų prisiminimas.
AgentCore Identity: Saugus kelių IDP autentifikavimas yra kritiškai svarbus įmonių agentams. 'AgentCore Identity' supaprastina vartotojo autentifikavimą per įvairius tapatybės teikėjus, užtikrindama, kad agentai galėtų saugiai patvirtinti vartotojų tapatybes ir taikyti tapatybę atpažįstančias prieigos kontrolės priemones.
AgentCore Runtime: Agentų diegimas ir mastelio didinimas gamyboje gali būti sudėtingas. 'AgentCore Runtime' siūlo 'serverless' mastelį ir sesijos izoliaciją, automatiškai valdydama infrastruktūrą, reikalingą patikimam agentų veikimui. Tai užtikrina, kad agentai gali tvarkyti kintančias apkrovas be rankinio įsikišimo, izoliuojant atskiras agentų sesijas siekiant didesnio saugumo ir našumo.
Amazon Bedrock Knowledge Bases: 'AgentCore' sklandžiai integruojasi su 'Amazon Bedrock Knowledge Bases', teikdama valdomas Atrankos papildomo generavimo (RAG) galimybes. Tai leidžia agentams pasiekti ir gauti informaciją iš plataus spektro įmonės duomenų šaltinių, pagrindžiant jų atsakymus faktais paremta, naujausia informacija ir žymiai sumažinant haliucinacijas. Tai labai svarbu kuriant tikslius ir patikimus informacijos gavimo agentus, tokius kaip išmanieji renginių asistentai ar klientų aptarnavimo robotai, matomi neseniai įgyvendintuose sprendimuose.

Be to, ilgalaikėms ir sudėtingoms užduotims 'AgentCore' palengvina asinchroninių užduočių valdymo sistemų kūrimą. Tai leidžia agentams inicijuoti operacijas, kurios trunka ilgą laiką, neužblokuojant kitos veiklos, o tai yra būtina tokioms programoms kaip ilgalaikių serverių kūrimas ar sudėtingų darbo eigų valdymas. Platforma taip pat siūlo kontekstinių pranešimų strategijas, siekiant palaikyti nuolatinį ryšį per šias išplėstines operacijas. Šis funkcijų rinkinys kartu įgalina kurti labai pajėgias ir lengvai prižiūrimas agentines sistemas, supaprastinant agentinio DI operacionalizavimo procesą.

Agentų veikimo tikslumas: vertinimas ir optimizavimas

Kadangi agentinės DI sistemos auga sudėtingumu ir autonomija, tvirta vertinimo sistema tampa nepakeičiama. Agentų veikimo supratimas, šališkumo nustatymas ir patikimumo užtikrinimas yra kritiniai žingsniai prieš diegimą ir nuolatinį veikimą. 'Amazon Bedrock AgentCore' teikia įrankius šiam tikslumui pasiekti.

AWS sukūrė išsamią vertinimo sistemą agentinėms DI sistemoms, kilusią iš realaus pasaulio pamokų, surinktų kuriant vidinius agentinius sprendimus Amazon. Šiai sistemai būdingi du pagrindiniai komponentai:

Bendra vertinimo darbo eiga: Tai standartizuoja vertinimo procedūras skirtingose agentų įgyvendinimo srityse. Ji teikia nuoseklią metodiką, skirtą įvairių agentų elgesio aspektams matuoti, užtikrinant, kad skirtingus agentus būtų galima efektyviai palyginti ir analizuoti.
Agentų vertinimo biblioteka: Šis komponentas siūlo sistemingus matavimus ir metrikas, specialiai pritaikytas agentų veikimui 'Amazon Bedrock AgentCore' vertinimuose. Tai apima kiekybinius rodiklius užduočių atlikimui, tikslumui, efektyvumui ir kokybiniams agentų elgesio įvertinimams, leidžiant gauti detalių įžvalgų apie tai, kaip agentai veikia įvairiais scenarijais.

Šis sistemingas požiūris į vertinimą yra gyvybiškai svarbus iteraciniam kūrimui, leidžiantis organizacijoms nuolat tobulinti savo agentus, gerinti jų sprendimų priėmimo gebėjimus ir užtikrinti, kad jie atitiktų norimus veikimo rodiklius ir saugumo standartus.

Agentų galimybių plėtimas naudojant pažangią sąveiką su internetu

DI agentų gebėjimas dinamiškai sąveikauti su internetu keičia žaidimo taisykles, leidžiant jiems atlikti tyrimus, pildyti internetines formas ir rinkti realaus laiko informaciją. 'Amazon Bedrock AgentCore' 'Browser' funkcija žymiai pagerina šią galimybę, siūlydama pažangų pritaikymą ir valdymą.

Naujos funkcijos, tokios kaip tarpinio serverio konfigūracija, naršyklės profiliai ir naršyklės plėtiniai, suteikia kūrėjams smulkiai suderintą valdymą, kaip jų DI agentai naršo ir sąveikauja su internetu:

Tarpinio serverio konfigūracija: Tai leidžia kūrėjams nukreipti agento žiniatinklio srautą per konkrečius tarpinius serverius. Tai labai svarbu palaikant saugumo ribas, pasiekiant geografiškai apribotą turinį arba integruojant su įmonės tinklo politikomis.
Naršyklės profiliai: Kaip ir žmonės turi skirtingus naršyklės profilius darbui ir asmeniniam naudojimui, 'AgentCore Browser' leidžia kurti atskirus profilius agentams. Kiekvienas profilis gali turėti savo slapukus, talpyklą ir nustatymus, leidžiant agentams palaikyti atskirus kontekstus ar tapatybes, sąveikaujant su skirtingomis žiniatinklio paslaugomis.
Naršyklės plėtiniai: Kūrėjai dabar gali aprūpinti savo agentus pasirinktiniais naršyklės plėtiniais, pridedant specifinių funkcijų, kurios pagerina agento gebėjimą išgauti informaciją, automatizuoti užduotis arba sąveikauti su sudėtingais žiniatinklio elementais, kurie kitu atveju būtų sudėtingi vien tik LLM.

Šie patobulinimai reiškia, kad agentai gali atlikti sudėtingesnes internetines užduotis saugiai ir efektyviai, atverdami naujas galimybes automatizavimui ir išmaniam duomenų rinkimui, panaudojant geriausią 'prompt engineering' praktiką su pagrindiniais LLM, siekiant užtikrinti efektyvią sąveiką su internetu.

Realaus pasaulio programos ir įmonės DI ateitis su 'AgentCore'

'Amazon Bedrock AgentCore' yra ne tik teorinė koncepcija; ji aktyviai skatina realaus pasaulio verslo transformaciją. Organizacijos naudojasi jos galimybėmis kurti ir diegti sudėtingus agentinius sprendimus, kurie pagerina efektyvumą, klientų patirtį ir sprendimų priėmimą.

Pavyzdžiui, tokios įmonės kaip 'Lendi Group' pademonstravo, kaip agentinis DI, varomas 'Amazon Bedrock', gali pakeisti pagrindinius verslo procesus. Sukūrus „AI valdomą būsto paskolos sergėtoją“ ('AI-powered Home Loan Guardian'), 'Lendi' transformavo savo refinansavimo kelionę, pagerindama klientų patirtį, išlaikydama kritišką žmogiškąjį prisilietimą. Šis atvejis pabrėžia 'AgentCore' vaidmenį, leidžiantį įmonėms sparčiai diegti inovacijas, pasiekti reikšmingų verslo rezultatų ir skatinti klientų pasitikėjimą bei lojalumą per atsakingą DI diegimą.

Kadangi išmaniosios automatizacijos poreikis auga, 'AgentCore' yra pasirengęs tapti nepakeičiamu įrankiu įmonėms. Teikdama tvirtą saugumą, mastelio keitimo infrastruktūrą, išsamius vertinimo įrankius ir pažangias pritaikymo galimybes, ji pagreitina DI agentų kūrimo ciklą. Tai leidžia įmonėms drąsiai priimti naujos kartos DI, kur išmanūs, autonominiai agentai bendradarbiauja su žmonių komandomis, kad atskleistų precedento neturinčius produktyvumo ir inovacijų lygius. Įmonės DI ateitis yra agentinė, o 'Amazon Bedrock AgentCore' kuria jai pagrindus.