Amazon Bedrock AgentCore: Sikring og skalering av AI-agenter

title: "Amazon Bedrock AgentCore: Sikring og skalering av AI-agenter" slug: "amazon-bedrock-agentcore" date: "2026-03-16" lang: "no" source: "https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/category/artificial-intelligence/amazon-machine-learning/amazon-bedrock/amazon-bedrock-agentcore/" category: "Bedrifts-AI" keywords:

• Amazon Bedrock AgentCore
• AI-agenter
• bedrifts-AI
• agentiske systemer
• AWS
• AI-sikkerhet
• skalerbarhet
• AI-evaluering
• policyhåndhevelse
• generativ AI
• utviklerverktøy
• agentorkestrering meta_description: "Utforsk Amazon Bedrock AgentCore, AWS's kraftige tjeneste for å bygge, sikre og distribuere sofistikerte AI-agenter med policyhåndhevelse, minne og skalerbar kjøretid for bedriftsbruk." image: "/images/articles/amazon-bedrock-agentcore.png" image_alt: "Amazon Bedrock AgentCore-grensesnitt som viser policykonfigurasjon for AI-agenter" quality_score: 94 content_score: 93 seo_score: 95 companies:
• AWS schema_type: "NewsArticle" reading_time: 6 faq:
• question: "Hva er Amazon Bedrock AgentCore, og hva er dens primære formål?" answer: "Amazon Bedrock AgentCore er en omfattende tjeneste fra AWS designet for å forenkle utvikling, distribusjon og administrasjon av intelligente AI-agenter innenfor bedriftsmiljøer. Dets primære formål er å tilby et robust rammeverk som gjør det mulig for bedrifter å bygge sofistikerte agentiske systemer, og sikre at de opererer sikkert, pålitelig og i stor skala. Den tilbyr funksjoner som policyhåndhevelse, minneadministrasjon og skalerbar kjøretid for å håndtere komplekse oppgaver og integreres sømløst med eksisterende forretningsprosesser, noe som letter overgangen til avansert agentdrevet automatisering."
• question: "Hvordan forbedrer AgentCore sikkerheten til AI-agenter?" answer: "AgentCore forbedrer sikkerheten betydelig gjennom sin policy-funksjon, som utnytter Cedar-policier for å skape et deterministisk håndhevelseslag uavhengig av en agents resonnement. Dette lar utviklere oversette forretningsregler i naturlig språk til finkornede, identitetsbevisste kontroller. AgentCore Gateway fanger opp og evaluerer hver agent-til-verktøy-forespørsel under kjøring, og sikrer at agenter kun får tilgang til verktøy og data som brukerne deres eksplisitt er autorisert til å bruke, og forhindrer dermed uautoriserte handlinger og datainnbrudd innenfor agentiske arbeidsflyter."
• question: "Hvilke kjernekomponenter tilbyr Amazon Bedrock AgentCore for å bygge intelligente agenter?" answer: "Amazon Bedrock AgentCore tilbyr flere nøkkelkomponenter for å konstruere intelligente agenter. Disse inkluderer AgentCore Memory, som opprettholder både samtalekontekst og langsiktige brukerpreferanser; AgentCore Identity, for sikker multi-IDP-autentisering; og AgentCore Runtime, som tilbyr serverløs skalering og sesjonsisolering for produksjonsdistribusjoner. I tillegg integreres den med Amazon Bedrock Knowledge Bases for administrert Retrieval-Augmented Generation (RAG) og datahenting, slik at agenter kan få tilgang til og utnytte bedriftsdata effektivt for forbedret intelligens."
• question: "Hvorfor er det viktig å evaluere AI-agenter, og hvordan støtter AgentCore dette?" answer: "Evaluering av AI-agenter er avgjørende på grunn av deres komplekse, flertrinnede resonneringsevner og potensial for uforutsigbar oppførsel. AgentCore adresserer dette med et omfattende evalueringsrammeverk designet for agentiske AI-systemer. Dette rammeverket inkluderer en generisk evalueringsarbeidsflyt som standardiserer vurderingsprosedyrer på tvers av forskjellige agentimplementeringer, og et agentevalueringsbibliotek som gir systematiske målinger og metrikker. Denne støtten hjelper utviklere med å forstå agentytelse, identifisere områder for forbedring, og sikre pålitelighet og sikkerhet i virkelige distribusjoner."
• question: "Kan AI-agenter bygget med AgentCore samhandle med nettet, og hvordan kontrolleres dette?" answer: "Ja, AI-agenter bygget med AgentCore kan samhandle med nettet gjennom Amazon Bedrock AgentCore Browser-funksjonen. AWS tilbyr avanserte kontroller for denne interaksjonen, inkludert proxy-konfigurasjon for nettverkskontroll, nettleserprofiler for å administrere forskjellige webkontekster eller identiteter, og nettleserutvidelser for å legge til tilpasset funksjonalitet. Disse egenskapene gir utviklere finkornet kontroll over hvordan deres AI-agenter surfer på nettet, noe som gjør dem i stand til å automatisere komplekse online-oppgaver sikkert og effektivt, samtidig som de overholder spesifikke operasjonelle krav."
• question: "Hva slags reell innvirkning har Amazon Bedrock AgentCore demonstrert?" answer: "Amazon Bedrock AgentCore gjør det mulig for bedrifter å transformere kundeopplevelser og operasjonell effektivitet betydelig. For eksempel har selskaper som Lendi brukt agentisk AI drevet av Amazon Bedrock til å fornye komplekse prosesser, for eksempel refinansieringsreisen for kunder. Ved å opprettholde et menneskelig preg mens man utnytter AI for automatisering og personalisering, hjelper AgentCore bedrifter med å bygge tillit og lojalitet, strømlinjeforme arbeidsflyter og oppnå betydelige forretningsresultater på relativt kort tid, noe som beviser dens nytte i praktiske bedriftsinnstillinger."

Fremveksten av agentisk AI og Amazon Bedrock AgentCore

Landskapet for kunstig intelligens utvikler seg raskt, og beveger seg utover enkle spørsmål-og-svar-systemer til sofistikert "agentisk AI" som kan resonnere, planlegge og utføre flertrinns oppgaver autonomt. Dette paradigmeskiftet rommer et enormt løfte for bedriftsautomatisering, kundeservice og dataanalyse. Å bygge, distribuere og administrere disse intelligente agentene innenfor komplekse organisasjonsstrukturer presenterer imidlertid betydelige utfordringer, spesielt rundt sikkerhet, skalerbarhet og pålitelighet.

Her kommer Amazon Bedrock AgentCore, AWS's robuste og omfattende løsning designet for å forenkle adopsjonen av bedriftsklare AI-agenter. AgentCore tilbyr et enhetlig rammeverk som gir utviklere mulighet til å skape, orkestrere og administrere intelligente agenter drevet av grunnleggende modeller (FMs) innenfor Amazon Bedrock. Den adresserer kritiske behov ved å tilby ferdige funksjoner for policyhåndhevelse, minneadministrasjon, identitetsløsning og skalerbar kjøretid, noe som akselererer reisen fra konsept til produksjon for sofistikerte agentiske systemer. Den representerer et sentralt skritt i demokratiseringen av avansert AI, og gjør den tilgjengelig og håndterbar for bedrifter som ønsker å utnytte det fulle potensialet til autonom AI.

Kompromissløs sikkerhet gjennom policyhåndhevelse

I en tid der AI-agenter interagerer med sensitive data og kritiske systemer, er sikkerhet avgjørende. Amazon Bedrock AgentCore tar fatt på denne utfordringen med sin innovative policy-funksjon, som tilbyr et deterministisk håndhevelseslag som opererer uavhengig av en agents interne resonnement. Denne avgjørende separasjonen sikrer at selv om en agents logikk går galt, forblir handlingene dens begrenset av forhåndsdefinerte sikkerhetsregler.

Kjernen i denne sikkerhetsmekanismen ligger i Cedar-policier. Cedar er et høyytelses, åpen kildekode policy-språk utviklet av AWS, designet for å uttrykke finkornede, identitetsbevisste autorisasjonsbeslutninger. Med AgentCore kan utviklere oversette naturlige språkbeskrivelser av forretningsregler – for eksempel "kun agenter som opererer på vegne av en spesifikk avdeling kan få tilgang til kunders PII" – til presise Cedar-policier.

Disse policier blir deretter håndhevet under kjøring via AgentCore Gateway. Hver forespørsel en agent gjør til eksterne verktøy eller datakilder blir fanget opp og evaluert mot de etablerte Cedar-policier. Dette betyr at agenter kun får tilgang til verktøy og data som brukerne deres eksplisitt er autorisert til å bruke, noe som forhindrer uautoriserte handlinger og sikrer samsvar. Dette nivået av granulær kontroll er avgjørende for å opprettholde databeskyttelse, forhindre misbruk og bygge tillit til agentiske distribusjoner innenfor sterkt regulerte bransjer.

Bygge robuste og intelligente agentarkitekturer

Utover sikkerhet tilbyr AgentCore en rekke funksjoner designet for å gjøre intelligente agenter virkelig robuste, adaptive og skalerbare. Disse komponentene abstraherer mye av den underliggende kompleksiteten, slik at utviklere kan fokusere på agentlogikk og verdileveranse.

• AgentCore Memory: For at agenter skal være virkelig intelligente, må de huske. AgentCore Memory tilbyr muligheter for å opprettholde både kortsiktig samtalekontekst og langsiktige brukerpreferanser. Dette eliminerer behovet for at utviklere bygger tilpassede lagringsløsninger for minne, noe som gjør det mulig for agenter å levere personlige og konsistente opplevelser over tid, enten det er å huske tidligere interaksjoner eller brukerinnstillinger.
• AgentCore Identity: Sikker multi-IDP-autentisering er avgjørende for bedriftsagenter. AgentCore Identity strømlinjeformer brukerautentisering på tvers av ulike identitetsleverandører, og sikrer at agenter trygt kan verifisere brukeridentiteter og anvende identitetsbevisste tilgangskontroller.
• AgentCore Runtime: Å distribuere og skalere agenter i produksjon kan være komplekst. AgentCore Runtime tilbyr serverløs skalering og sesjonsisolering, og administrerer automatisk infrastrukturen som kreves for å kjøre agenter pålitelig. Dette sikrer at agenter kan håndtere varierende arbeidsbelastninger uten manuell inngripen, samtidig som individuelle agentsesjoner isoleres for forbedret sikkerhet og ytelse.
• Amazon Bedrock Knowledge Bases: AgentCore integreres sømløst med Amazon Bedrock Knowledge Bases, og gir administrerte Retrieval-Augmented Generation (RAG)-funksjoner. Dette gjør det mulig for agenter å få tilgang til og hente informasjon fra et bredt spekter av bedriftsdatakilder, og basere svarene sine på faktabasert, oppdatert informasjon, noe som betydelig reduserer hallusinasjoner. Dette er avgjørende for å bygge nøyaktige og pålitelige informasjonshentingsagenter, som de intelligente hendelsesassistentene eller kundeservice-botene som er sett i nylige implementeringer.

Videre, for langvarige og komplekse oppgaver, forenkler AgentCore utviklingen av asynkrone oppgavebehandlingsrammeverk. Dette gjør det mulig for agenter å starte operasjoner som tar lengre tid uten å blokkere andre aktiviteter, en nødvendighet for applikasjoner som å bygge langvarige servere eller administrere intrikate arbeidsflyter. Plattformen tilbyr også kontekstmeldingsstrategier for å opprettholde kontinuerlig kommunikasjon under disse utvidede operasjonene. Denne pakken med funksjoner gir samlet mulighet til å skape svært kapable og vedlikeholdbare agentiske systemer, noe som forenkler prosessen med operationalizing agentic AI.

Presisjon i agentytelse: Evaluering og optimalisering

Etter hvert som agentiske AI-systemer vokser i kompleksitet og autonomi, blir et robust evalueringsrammeverk uunnværlig. Å forstå agentytelse, identifisere skjevheter og sikre pålitelighet er kritiske trinn før distribusjon og kontinuerlig drift. Amazon Bedrock AgentCore tilbyr verktøy for å oppnå denne presisjonen.

AWS har utviklet et omfattende evalueringsrammeverk for agentiske AI-systemer, født av praktiske erfaringer samlet under byggingen av interne agentiske løsninger hos Amazon. Dette rammeverket er preget av to kjernekomponenter:

• Generisk evalueringsarbeidsflyt: Dette standardiserer vurderingsprosedyrer på tvers av forskjellige agentimplementeringer. Det gir en konsekvent metodikk for å måle ulike aspekter av agentatferd, og sikrer at forskjellige agenter kan sammenlignes og analyseres effektivt.
• Agentevalueringsbibliotek: Denne komponenten tilbyr systematiske målinger og metrikker spesielt tilpasset agentytelse innenfor Amazon Bedrock AgentCore-evalueringer. Det inkluderer kvantitative metrikker for oppgavegjennomføring, nøyaktighet, effektivitet og kvalitative vurderinger av agentatferd, noe som gir finkornede innsikter i hvordan agenter presterer i varierte scenarier.

Denne systematiske tilnærmingen til evaluering er avgjørende for iterativ utvikling, og lar organisasjoner kontinuerlig forbedre sine agenter, forbedre deres beslutningsevner og sikre at de oppfyller ønskede ytelsesmål og sikkerhetsstandarder.

Utvide agentkapasiteter med avansert webinteraksjon

Evnen for AI-agenter til å interagere dynamisk med internett er en game-changer, som gjør dem i stand til å utføre forskning, fylle ut online-skjemaer og samle sanntidsinformasjon. Amazon Bedrock AgentCore's nettleserfunksjon forbedrer denne evnen betydelig ved å tilby avansert tilpasning og kontroll.

Nye funksjoner som proxy-konfigurasjon, nettleserprofiler og nettleserutvidelser gir utviklere finkornet kontroll over hvordan deres AI-agenter navigerer og interagerer med nettet:

• Proxy-konfigurasjon: Dette lar utviklere rute en agents webtrafikk gjennom spesifikke proxyer. Dette er kritisk for å opprettholde sikkerhetsgrenser, få tilgang til geografisk begrenset innhold, eller integrere med bedriftsnettverkspolicier.
• Nettleserprofiler: Akkurat som menneskelige brukere har forskjellige nettleserprofiler for jobb og personlig bruk, muliggjør AgentCore Browser opprettelsen av distinkte profiler for agenter. Hver profil kan ha sine egne informasjonskapsler, hurtigbuffer og innstillinger, noe som lar agenter opprettholde separate kontekster eller identiteter når de interagerer med forskjellige webtjenester.
• Nettleserutvidelser: Utviklere kan nå utstyre sine agenter med tilpassede nettleserutvidelser, som legger til spesifikke funksjoner som forbedrer en agents evne til å trekke ut informasjon, automatisere oppgaver eller interagere med komplekse netelementer som ellers kan være utfordrende for en LLM alene.

Disse forbedringene betyr at agenter kan utføre mer sofistikerte webbaserte oppgaver sikkert og effektivt, noe som åpner for nye muligheter for automatisering og intelligent datainnsamling, ved å utnytte beste praksis for prompt engineering med de underliggende LLM-ene for å sikre effektiv webinteraksjon.

Virkelige applikasjoner og fremtiden for bedrifts-AI med AgentCore

Amazon Bedrock AgentCore er ikke bare et teoretisk konsept; det driver aktivt forretningstransformasjon i den virkelige verden. Organisasjoner utnytter dens kapasiteter til å bygge og distribuere sofistikerte agentiske løsninger som forbedrer effektivitet, kundeopplevelse og beslutningstaking.

For eksempel har selskaper som Lendi Group vist hvordan agentisk AI, drevet av Amazon Bedrock, kan revolusjonere kjerneprosesser. Ved å bygge en "AI-drevet boliglånsvokter" transformerte Lendi sin refinansieringsreise, forbedret kundeopplevelsen samtidig som et kritisk menneskelig preg ble opprettholdt. Denne casestudien understreker AgentCores rolle i å gjøre det mulig for bedrifter å innovere raskt, oppnå betydelige forretningsresultater og fremme kundetillit og lojalitet gjennom ansvarlig AI-distribusjon.

Etter hvert som etterspørselen etter intelligent automatisering vokser, er AgentCore klar til å bli et uunnværlig verktøy for bedrifter. Ved å tilby robust sikkerhet, skalerbar infrastruktur, omfattende evalueringsverktøy og avanserte tilpasningsmuligheter, akselererer den utviklingssyklusen for AI-agenter. Dette posisjonerer bedrifter til trygt å omfavne neste generasjon AI, der intelligente, autonome agenter samarbeider med menneskelige team for å låse opp enestående nivåer av produktivitet og innovasjon. Fremtiden for bedrifts-AI er agentisk, og Amazon Bedrock AgentCore bygger grunnlaget for den.