Amazon Bedrock AgentCore: AI-agenten Beveiligen en Schalen

title: "Amazon Bedrock AgentCore: AI-agenten Beveiligen en Schalen" slug: "amazon-bedrock-agentcore" date: "2026-03-16" lang: "nl" source: "https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/category/artificial-intelligence/amazon-machine-learning/amazon-bedrock/amazon-bedrock-agentcore/" category: "Enterprise AI" keywords:

• Amazon Bedrock AgentCore
• AI-agenten
• zakelijke AI
• agentgebaseerde systemen
• AWS
• AI-beveiliging
• schaalbaarheid
• AI-evaluatie
• beleidshandhaving
• generatieve AI
• ontwikkelaarstools
• agentorkestratie meta_description: "Ontdek Amazon Bedrock AgentCore, de krachtige service van AWS voor het bouwen, beveiligen en implementeren van geavanceerde AI-agenten met beleidshandhaving, geheugen en schaalbare runtime voor zakelijke toepassingen." image: "/images/articles/amazon-bedrock-agentcore.png" image_alt: "Amazon Bedrock AgentCore-interface met beleidsconfiguratie voor AI-agenten" quality_score: 94 content_score: 93 seo_score: 95 companies:
• AWS schema_type: "NewsArticle" reading_time: 6 faq:
• question: "Wat is Amazon Bedrock AgentCore en wat is het hoofddoel ervan?" answer: "Amazon Bedrock AgentCore is een uitgebreide service van AWS, ontworpen om de ontwikkeling, implementatie en het beheer van intelligente AI-agenten binnen bedrijfsomgevingen te vereenvoudigen. Het hoofddoel is het bieden van een robuust framework waarmee bedrijven geavanceerde agentgebaseerde systemen kunnen bouwen, en ervoor zorgen dat deze veilig, betrouwbaar en schaalbaar werken. Het biedt functies zoals beleidshandhaving, geheugenbeheer en schaalbare runtime om complexe taken af te handelen en naadloos te integreren met bestaande bedrijfsprocessen, wat de overgang naar geavanceerde, door agenten gestuurde automatisering vergemakkelijkt."
• question: "Hoe verbetert AgentCore de beveiliging van AI-agenten?" answer: "AgentCore verbetert de beveiliging aanzienlijk via de Policy-functionaliteit, die gebruikmaakt van Cedar-beleidsregels om een deterministische handhavingslaag te creëren die onafhankelijk is van de redenering van een agent. Hierdoor kunnen ontwikkelaars bedrijfsregels in natuurlijke taal omzetten in gedetailleerde, identiteitsbewuste controles. De AgentCore Gateway onderschept en evalueert elke aanvraag van een agent aan een tool tijdens runtime, waardoor agenten alleen toegang krijgen tot tools en gegevens die hun gebruikers expliciet geautoriseerd zijn te gebruiken, en zo ongeautoriseerde acties en datalekken binnen agentgebaseerde workflows worden voorkomen."
• question: "Welke kerncomponenten biedt Amazon Bedrock AgentCore voor het bouwen van intelligente agenten?" answer: "Amazon Bedrock AgentCore biedt verschillende belangrijke componenten voor het construeren van intelligente agenten. Deze omvatten AgentCore Memory, dat zowel conversationele context als langetermijngebruikersvoorkeuren onderhoudt; AgentCore Identity, voor veilige multi-IDP-authenticatie; en AgentCore Runtime, dat serverloos schalen en sessie-isolatie biedt voor productiedeployments. Bovendien integreert het met Amazon Bedrock Knowledge Bases voor beheerde Retrieval-Augmented Generation (RAG) en data-ophaalfuncties, waardoor agenten effectief toegang krijgen tot bedrijfsgegevens en deze kunnen gebruiken voor verbeterde intelligentie."
• question: "Waarom is het evalueren van AI-agenten belangrijk en hoe ondersteunt AgentCore dit?" answer: "Het evalueren van AI-agenten is cruciaal vanwege hun complexe, meerstaps redeneercapaciteiten en het potentieel voor onvoorspelbaar gedrag. AgentCore pakt dit aan met een uitgebreid evaluatiekader dat is ontworpen voor agentgebaseerde AI-systemen. Dit kader omvat een generieke evaluatieworkflow die beoordelingsprocedures standaardiseert voor diverse agentimplementaties en een agentevaluatiebibliotheek die systematische metingen en metingen biedt. Deze ondersteuning helpt ontwikkelaars de prestaties van agenten te begrijpen, verbeterpunten te identificeren en betrouwbaarheid en veiligheid te waarborgen bij implementaties in de praktijk."
• question: "Kunnen AI-agenten die met AgentCore zijn gebouwd, interactie hebben met het web, en hoe wordt dit gecontroleerd?" answer: "Ja, AI-agenten die met AgentCore zijn gebouwd, kunnen interactie hebben met het web via de Amazon Bedrock AgentCore Browser-functie. AWS biedt geavanceerde controles voor deze interactie, waaronder proxyconfiguratie voor netwerkbeheer, browserprofielen voor het beheren van verschillende webcontexten of identiteiten, en browserextensies voor het toevoegen van aangepaste functionaliteit. Deze mogelijkheden geven ontwikkelaars nauwkeurige controle over hoe hun AI-agenten op het web browsen, waardoor ze complexe online taken veilig en efficiënt kunnen automatiseren, terwijl ze voldoen aan specifieke operationele vereisten."
• question: "Wat voor soort impact in de praktijk heeft Amazon Bedrock AgentCore aangetoond?" answer: "Amazon Bedrock AgentCore stelt bedrijven in staat om de klantervaringen en operationele efficiëntie aanzienlijk te transformeren. Zo hebben bedrijven zoals Lendi AI-agenten, aangedreven door Amazon Bedrock, gebruikt om complexe processen, zoals het herfinancieringstraject voor klanten, te vernieuwen. Door een menselijk aspect te behouden en tegelijkertijd AI te benutten voor automatisering en personalisatie, helpt AgentCore bedrijven vertrouwen en loyaliteit op te bouwen, workflows te stroomlijnen en aanzienlijke bedrijfsresultaten te behalen binnen een relatief kort tijdsbestek, wat het nut ervan in praktische bedrijfsomgevingen bewijst."

De opkomst van Agentic AI en Amazon Bedrock AgentCore

Het landschap van kunstmatige intelligentie evolueert snel, en beweegt zich voorbij eenvoudige vraag-en-antwoordsystemen naar geavanceerde "agentic AI" die autonoom kan redeneren, plannen en meerstaps taken kan uitvoeren. Deze paradigmaverschuiving belooft veel voor bedrijfsautomatisering, klantenservice en data-analyse. Het bouwen, implementeren en beheren van deze intelligente agenten binnen complexe organisatiestructuren brengt echter aanzienlijke uitdagingen met zich mee, met name op het gebied van beveiliging, schaalbaarheid en betrouwbaarheid.

Hier komt Amazon Bedrock AgentCore in beeld, de robuuste en uitgebreide oplossing van AWS die is ontworpen om de adoptie van enterprise-grade AI-agenten te vereenvoudigen. AgentCore biedt een uniform framework dat ontwikkelaars in staat stelt om intelligente agenten, aangedreven door fundamentele modellen (FMs) binnen Amazon Bedrock, te creëren, orkestreren en beheren. Het voorziet in cruciale behoeften door out-of-the-box mogelijkheden te bieden voor beleidshandhaving, geheugenbeheer, identiteitsresolutie en schaalbare runtime, waardoor het traject van concept naar productie voor geavanceerde agentgebaseerde systemen wordt versneld. Het vertegenwoordigt een cruciale stap in het democratiseren van geavanceerde AI, waardoor deze toegankelijk en beheersbaar wordt voor bedrijven die het volledige potentieel van autonome AI willen benutten.

Compromisloze Beveiliging door Beleidshandhaving

In een tijdperk waarin AI-agenten interactie hebben met gevoelige gegevens en kritieke systemen, is beveiliging van het grootste belang. Amazon Bedrock AgentCore pakt deze uitdaging direct aan met zijn innovatieve Policy-functionaliteit, die een deterministische handhavingslaag biedt die onafhankelijk opereert van de interne redenering van een agent. Deze cruciale scheiding zorgt ervoor dat zelfs als de logica van een agent een fout maakt, de acties beperkt blijven door vooraf gedefinieerde beveiligingsregels.

De kern van dit beveiligingsmechanisme ligt in Cedar-beleidsregels. Cedar is een krachtige, open-source beleidstaal ontwikkeld door AWS, ontworpen voor het uitdrukken van gedetailleerde, identiteitsbewuste autorisatiebeslissingen. Met AgentCore kunnen ontwikkelaars beschrijvingen in natuurlijke taal van hun bedrijfsregels – zoals "alleen agenten die namens een specifieke afdeling opereren, hebben toegang tot klant-PII" – vertalen naar precieze Cedar-beleidsregels.

Deze beleidsregels worden vervolgens tijdens runtime afgedwongen via de AgentCore Gateway. Elke aanvraag die een agent doet aan externe tools of gegevensbronnen wordt onderschept en geëvalueerd tegen de vastgestelde Cedar-beleidsregels. Dit betekent dat agenten alleen toegang krijgen tot de tools en gegevens die hun gebruikers expliciet geautoriseerd zijn te gebruiken, waardoor ongeautoriseerde acties worden voorkomen en compliance wordt gewaarborgd. Dit niveau van gedetailleerde controle is essentieel voor het handhaven van gegevensprivacy, het voorkomen van misbruik en het opbouwen van vertrouwen in agentgebaseerde implementaties binnen sterk gereguleerde sectoren.

Robuuste en Intelligente Agentarchitecturen Bouwen

Naast beveiliging biedt AgentCore een reeks functies die zijn ontworpen om intelligente agenten werkelijk robuust, adaptief en schaalbaar te maken. Deze componenten abstraheren veel van de onderliggende complexiteit, waardoor ontwikkelaars zich kunnen richten op agentlogica en waardelevering.

• AgentCore Memory: Om werkelijk intelligent te zijn, moeten agenten kunnen onthouden. AgentCore Memory biedt mogelijkheden voor het behouden van zowel kortetermijn conversationele context als langetermijn gebruikersvoorkeuren. Dit elimineert de noodzaak voor ontwikkelaars om aangepaste opslagoplossingen voor geheugen te bouwen, waardoor agenten in staat zijn gepersonaliseerde en consistente ervaringen te leveren in de loop van de tijd, of het nu gaat om het terughalen van eerdere interacties of gebruikersinstellingen.
• AgentCore Identity: Veilige multi-IDP-authenticatie is cruciaal voor bedrijfsagenten. AgentCore Identity stroomlijnt gebruikersauthenticatie over verschillende identiteitsproviders, zodat agenten gebruikersidentiteiten veilig kunnen verifiëren en identiteitsbewuste toegangscontroles kunnen toepassen.
• AgentCore Runtime: Het implementeren en schalen van agenten in productie kan complex zijn. AgentCore Runtime biedt serverloos schalen en sessie-isolatie, waarbij automatisch de infrastructuur wordt beheerd die nodig is om agenten betrouwbaar uit te voeren. Dit zorgt ervoor dat agenten fluctuerende workloads kunnen afhandelen zonder handmatige tussenkomst, terwijl individuele agentsessies worden geïsoleerd voor verbeterde beveiliging en prestaties.
• Amazon Bedrock Knowledge Bases: AgentCore integreert naadloos met Amazon Bedrock Knowledge Bases, wat beheerde Retrieval-Augmented Generation (RAG) mogelijkheden biedt. Hierdoor kunnen agenten informatie uit een breed scala aan bedrijfsdatbronnen benaderen en ophalen, waardoor hun antwoorden worden gebaseerd op feitelijke, actuele informatie en hallucinaties aanzienlijk worden verminderd. Dit is cruciaal voor het bouwen van nauwkeurige en betrouwbare informatieterugwinningsagenten, zoals de intelligente evenementassistenten of klantenservicebots die in recente implementaties zijn gezien.

Bovendien vergemakkelijkt AgentCore voor langlopende en complexe taken de ontwikkeling van asynchrone taakbeheerframeworks. Hierdoor kunnen agenten operaties initiëren die langere tijd duren zonder andere activiteiten te blokkeren, een noodzaak voor toepassingen zoals het bouwen van langlopende servers of het beheren van ingewikkelde workflows. Het platform biedt ook contextberichtstrategieën om continue communicatie te onderhouden tijdens deze langdurige operaties. Deze reeks functies stelt collectief de creatie van zeer capabele en onderhoudbare agentsystemen in staat, waardoor het proces van operationalizing agentic AI wordt vereenvoudigd.

Precisie in Agentprestaties: Evaluatie en Optimalisatie

Naarmate agentgebaseerde AI-systemen in complexiteit en autonomie toenemen, wordt een robuust evaluatiekader onmisbaar. Het begrijpen van agentprestaties, het identificeren van vooroordelen en het waarborgen van betrouwbaarheid zijn kritieke stappen vóór implementatie en continue werking. Amazon Bedrock AgentCore biedt tools om deze precisie te bereiken.

AWS heeft een uitgebreid evaluatiekader ontwikkeld voor agentgebaseerde AI-systemen, voortgekomen uit lessen uit de praktijk die zijn opgedaan bij het bouwen van interne agentgebaseerde oplossingen bij Amazon. Dit kader wordt gekenmerkt door twee kerncomponenten:

• Generieke Evaluatieworkflow: Deze standaardiseert beoordelingsprocedures voor diverse agentimplementaties. Het biedt een consistente methodologie om verschillende aspecten van agentgedrag te meten, zodat verschillende agenten effectief kunnen worden vergeleken en geanalyseerd.
• Agent Evaluation Library: Deze component biedt systematische metingen en metrics die specifiek zijn afgestemd op agentprestaties binnen Amazon Bedrock AgentCore Evaluations. Het omvat kwantitatieve metrics voor taakvoltooiing, nauwkeurigheid, efficiëntie en kwalitatieve beoordelingen van agentgedrag, wat gedetailleerde inzichten mogelijk maakt in hoe agenten presteren in diverse scenario's.

Deze systematische benadering van evaluatie is essentieel voor iteratieve ontwikkeling, waardoor organisaties hun agenten continu kunnen verfijnen, hun besluitvormingsmogelijkheden kunnen verbeteren en ervoor kunnen zorgen dat ze voldoen aan de gewenste prestatiebenchmarks en veiligheidsnormen.

Agentmogelijkheden Uitbreiden met Geavanceerde Webinteractie

De mogelijkheid voor AI-agenten om dynamisch met het internet te interageren is een gamechanger, waardoor ze onderzoek kunnen doen, online formulieren kunnen invullen en real-time informatie kunnen verzamelen. De Browser-functionaliteit van Amazon Bedrock AgentCore verbetert deze mogelijkheid aanzienlijk door geavanceerde aanpassing en controle te bieden.

Nieuwe functies zoals proxyconfiguratie, browserprofielen en browserextensies geven ontwikkelaars nauwkeurige controle over hoe hun AI-agenten het web navigeren en ermee interageren:

• Proxyconfiguratie: Dit stelt ontwikkelaars in staat om het webverkeer van een agent via specifieke proxy's te routeren. Dit is cruciaal voor het handhaven van beveiligingsgrenzen, toegang tot geografisch beperkte inhoud of integratie met bedrijfsnetwerkbeleid.
• Browserprofielen: Net zoals menselijke gebruikers verschillende browserprofielen hebben voor werk en persoonlijk gebruik, maakt AgentCore Browser de creatie van verschillende profielen voor agenten mogelijk. Elk profiel kan zijn eigen cookies, cache en instellingen hebben, waardoor agenten afzonderlijke contexten of identiteiten kunnen behouden bij interactie met verschillende webservices.
• Browserextensies: Ontwikkelaars kunnen hun agenten nu uitrusten met aangepaste browserextensies, die specifieke functionaliteiten toevoegen die de capaciteit van een agent verbeteren om informatie te extraheren, taken te automatiseren of te interageren met complexe web-elementen die anders uitdagend zouden kunnen zijn voor een LLM alleen.

Deze verbeteringen betekenen dat agenten complexere webgebaseerde taken veilig en efficiënt kunnen uitvoeren, wat nieuwe mogelijkheden opent voor automatisering en intelligente gegevensverzameling, waarbij de beste praktijken voor prompt engineering met de onderliggende LLM's worden benut om effectieve webinteractie te garanderen.

Praktische Toepassingen en de Toekomst van Enterprise AI met AgentCore

Amazon Bedrock AgentCore is niet zomaar een theoretisch concept; het stuurt actief de transformatie van bedrijven in de praktijk aan. Organisaties benutten de mogelijkheden ervan om geavanceerde agentgebaseerde oplossingen te bouwen en te implementeren die de efficiëntie, klantervaring en besluitvorming verbeteren.

Bedrijven zoals Lendi Group hebben bijvoorbeeld aangetoond hoe agentgebaseerde AI, aangedreven door Amazon Bedrock, kernbedrijfsprocessen kan revolutioneren. Door een "AI-powered Home Loan Guardian" te bouwen, transformeerde Lendi hun herfinancieringstraject, waardoor de klantervaring werd verbeterd en tegelijkertijd een cruciaal menselijk aspect werd behouden. Deze casestudy onderstreept de rol van AgentCore bij het mogelijk maken van bedrijven om snel te innoveren, aanzienlijke bedrijfsresultaten te behalen en klantvertrouwen en -loyaliteit te bevorderen door middel van verantwoorde AI-implementatie.

Naarmate de vraag naar intelligente automatisering groeit, is AgentCore voorbestemd om een onmisbaar hulpmiddel te worden voor bedrijven. Door robuuste beveiliging, schaalbare infrastructuur, uitgebreide evaluatietools en geavanceerde aanpassingsmogelijkheden te bieden, versnelt het de ontwikkelingscyclus voor AI-agenten. Dit stelt bedrijven in staat om vol vertrouwen de volgende generatie AI te omarmen, waar intelligente, autonome agenten samenwerken met menselijke teams om ongekende niveaus van productiviteit en innovatie te ontsluiten. De toekomst van enterprise AI is agentgebaseerd, en Amazon Bedrock AgentCore bouwt hiervoor de fundering.