Amazon Bedrock AgentCore: Säkra och skala AI-agenter

Uppkomsten av agentbaserad AI och Amazon Bedrock AgentCore

Landskapet för artificiell intelligens utvecklas snabbt och rör sig bortom enkla frågesystem till sofistikerad "agentbaserad AI" som kan resonera, planera och utföra flerstegsuppgifter autonomt. Detta paradigmskifte har enorm potential för företagsautomation, kundservice och dataanalys. Att bygga, driftsätta och hantera dessa intelligenta agenter inom komplexa organisationsstrukturer medför dock betydande utmaningar, särskilt när det gäller säkerhet, skalbarhet och tillförlitlighet.

Här kommer Amazon Bedrock AgentCore, AWS:s robusta och omfattande lösning utformad för att förenkla införandet av AI-agenter i företagsnivå. AgentCore tillhandahåller ett enhetligt ramverk som ger utvecklare möjlighet att skapa, orkestrera och hantera intelligenta agenter som drivs av grundmodeller (FMs) inom Amazon Bedrock. Den adresserar kritiska behov genom att erbjuda färdiga funktioner för policytillämpning, minneshantering, identitetsupplösning och skalbar körtid, vilket påskyndar resan från koncept till produktion för sofistikerade agentbaserade system. Den representerar ett avgörande steg i att demokratisera avancerad AI, vilket gör den tillgänglig och hanterbar för företag som är ivriga att utnyttja den fulla potentialen hos autonom AI.

Kompromisslös säkerhet genom policytillämpning

I en tid där AI-agenter interagerar med känslig data och kritiska system är säkerhet av yttersta vikt. Amazon Bedrock AgentCore tar sig an denna utmaning direkt med sin innovativa Policy-funktion, som erbjuder ett deterministiskt tillämpningslager som fungerar oberoende av en agents interna resonemang. Denna avgörande separation säkerställer att även om en agents logik går fel, förblir dess handlingar begränsade av fördefinierade säkerhetsregler.

Kärnan i denna säkerhetsmekanism ligger i Cedar-policyer. Cedar är ett högpresterande, öppet källkodsspråk för policyer utvecklat av AWS, utformat för att uttrycka finmaskiga, identitetsmedvetna auktoriseringsbeslut. Med AgentCore kan utvecklare översätta affärsregler i naturligt språk – som 'endast agenter som agerar på uppdrag av en specifik avdelning kan komma åt kunders PII' – till exakta Cedar-policyer.

Dessa policyer tillämpas sedan vid körning via AgentCore Gateway. Varje begäran en agent gör till externa verktyg eller datakällor fångas upp och utvärderas mot de etablerade Cedar-policyerna. Detta innebär att agenter endast får åtkomst till de verktyg och data som deras användare uttryckligen är auktoriserade att använda, vilket förhindrar obehöriga åtgärder och säkerställer efterlevnad. Denna nivå av detaljerad kontroll är avgörande för att upprätthålla dataintegritet, förhindra missbruk och bygga förtroende för agentbaserade driftsättningar inom starkt reglerade branscher.

Bygga robusta och intelligenta agentarkitekturer

Utöver säkerhet tillhandahåller AgentCore en uppsättning funktioner utformade för att göra intelligenta agenter verkligt robusta, adaptiva och skalbara. Dessa komponenter abstraherar bort mycket av den underliggande komplexiteten, vilket gör att utvecklare kan fokusera på agentlogik och värdeleverans.

• AgentCore Memory: För att agenter ska vara verkligt intelligenta måste de komma ihåg. AgentCore Memory tillhandahåller funktioner för att upprätthålla både kortvarig konversationskontext och långsiktiga användarpreferenser. Detta eliminerar behovet för utvecklare att bygga anpassade lagringslösningar för minne, vilket gör att agenter kan leverera personliga och konsekventa upplevelser över tid, oavsett om det handlar om att återkalla tidigare interaktioner eller användarinställningar.
• AgentCore Identity: Säker multi-IDP-autentisering är avgörande för företagsagenter. AgentCore Identity effektiviserar användarautentisering över olika identitetsleverantörer, vilket säkerställer att agenter säkert kan verifiera användaridentiteter och tillämpa identitetsmedvetna åtkomstkontroller.
• AgentCore Runtime: Att driftsätta och skala agenter i produktion kan vara komplext. AgentCore Runtime erbjuder serverlös skalning och sessionsisolering, vilket automatiskt hanterar den infrastruktur som krävs för att köra agenter på ett tillförlitligt sätt. Detta säkerställer att agenter kan hantera varierande arbetsbelastningar utan manuellt ingripande, samtidigt som individuella agentsessioner isoleras för förbättrad säkerhet och prestanda.
• Amazon Bedrock Knowledge Bases: AgentCore integreras sömlöst med Amazon Bedrock Knowledge Bases och tillhandahåller hanterade Retrieval-Augmented Generation (RAG)-funktioner. Detta gör det möjligt för agenter att komma åt och hämta information från ett brett utbud av företagsdatakällor, vilket grundar deras svar i faktabaserad, uppdaterad information och avsevärt minskar hallucinationer. Detta är avgörande för att bygga exakta och tillförlitliga informationshämtningsagenter, som de intelligenta evenemangsassistenter eller kundtjänstbots som setts i nyligen genomförda implementeringar.

Dessutom, för långvariga och komplexa uppgifter, underlättar AgentCore utvecklingen av ramverk för asynkron uppgiftshantering. Detta gör att agenter kan initiera operationer som tar lång tid utan att blockera andra aktiviteter, en nödvändighet för applikationer som att bygga långvariga servrar eller hantera intrikata arbetsflöden. Plattformen erbjuder också strategier för kontextmeddelanden för att upprätthålla kontinuerlig kommunikation under dessa utökade operationer. Denna uppsättning funktioner möjliggör gemensamt skapandet av mycket kapabla och underhållbara agentbaserade system, vilket förenklar processen för att operationalisera agentbaserad AI.

Precision i agentprestanda: Utvärdering och optimering

Allt eftersom agentbaserade AI-system växer i komplexitet och autonomi blir ett robust utvärderingsramverk oumbärligt. Att förstå agentprestanda, identifiera fördomar och säkerställa tillförlitlighet är avgörande steg före driftsättning och kontinuerlig drift. Amazon Bedrock AgentCore tillhandahåller verktyg för att uppnå denna precision.

AWS har utvecklat ett omfattande utvärderingsramverk för agentbaserade AI-system, fött ur verkliga lärdomar som samlats in under utvecklingen av interna agentbaserade lösningar på Amazon. Detta ramverk kännetecknas av två kärnkomponenter:

• Generiskt utvärderingsarbetsflöde: Detta standardiserar bedömningsprocedurer över olika agentimplementeringar. Det tillhandahåller en konsekvent metodik för att mäta olika aspekter av agentbeteende, vilket säkerställer att olika agenter kan jämföras och analyseras effektivt.
• Agentutvärderingsbibliotek: Denna komponent erbjuder systematiska mätningar och mätvärden specifikt anpassade för agentprestanda inom Amazon Bedrock AgentCore Evaluations. Den inkluderar kvantitativa mått för uppgiftsutförande, noggrannhet, effektivitet och kvalitativa bedömningar av agentbeteende, vilket möjliggör detaljerade insikter i hur agenter presterar i olika scenarier.

Denna systematiska metod för utvärdering är avgörande för iterativ utveckling, vilket gör det möjligt för organisationer att kontinuerligt förfina sina agenter, förbättra deras beslutsfattande förmåga och säkerställa att de uppfyller önskade prestandanormer och säkerhetsstandarder.

Utöka agentfunktioner med avancerad webbinteraktion

Möjligheten för AI-agenter att interagera dynamiskt med internet är en banbrytande förändring, vilket gör det möjligt för dem att utföra forskning, fylla i onlineformulär och samla in realtidsinformation. Amazon Bedrock AgentCores Browser-funktion förbättrar denna förmåga avsevärt genom att erbjuda avancerad anpassning och kontroll.

Nya funktioner som proxykonfiguration, webbläsarprofiler och webbläsartillägg ger utvecklare finmaskig kontroll över hur deras AI-agenter navigerar och interagerar med webben:

• Proxykonfiguration: Detta gör det möjligt för utvecklare att dirigera en agents webbtrafik genom specifika proxyservrar. Detta är avgörande för att upprätthålla säkerhetsgränser, komma åt geobegränsat innehåll eller integrera med företagsnätverkspolicyer.
• Webbläsarprofiler: Precis som mänskliga användare har olika webbläsarprofiler för arbete och personligt bruk, möjliggör AgentCore Browser skapandet av distinkta profiler för agenter. Varje profil kan ha sina egna cookies, cache och inställningar, vilket gör att agenter kan upprätthålla separata kontexter eller identiteter när de interagerar med olika webbtjänster.
• Webbläsartillägg: Utvecklare kan nu utrusta sina agenter med anpassade webbläsartillägg, vilket lägger till specifika funktioner som förbättrar en agents förmåga att extrahera information, automatisera uppgifter eller interagera med komplexa webbelement som annars skulle kunna vara utmanande för enbart en LLM.

Dessa förbättringar innebär att agenter kan utföra mer sofistikerade webbaserade uppgifter säkert och effektivt, vilket öppnar upp nya möjligheter för automation och intelligent datainsamling, genom att utnyttja bästa praxis för prompt-engineering med de underliggande LLM:erna för att säkerställa effektiv webbinteraktion.

Verkliga tillämpningar och framtiden för enterprise-AI med AgentCore

Amazon Bedrock AgentCore är inte bara ett teoretiskt koncept; det driver aktivt verklig affärstransformation. Organisationer utnyttjar dess funktioner för att bygga och driftsätta sofistikerade agentbaserade lösningar som förbättrar effektivitet, kundupplevelse och beslutsfattande.

Till exempel har företag som Lendi Group visat hur agentbaserad AI, driven av Amazon Bedrock, kan revolutionera kärnaffärsprocesser. Genom att bygga en 'AI-driven bolånsväktare' transformerade Lendi sin refinansieringsresa, förbättrade kundupplevelsen samtidigt som de bibehöll en kritisk mänsklig touch. Denna fallstudie understryker AgentCores roll i att göra det möjligt för företag att snabbt innovera, uppnå betydande affärsresultat och främja kundförtroende och lojalitet genom ansvarsfull AI-driftsättning.

Eftersom efterfrågan på intelligent automation växer, är AgentCore redo att bli ett oumbärligt verktyg för företag. Genom att tillhandahålla robust säkerhet, skalbar infrastruktur, omfattande utvärderingsverktyg och avancerade anpassningsalternativ, påskyndar det utvecklingscykeln för AI-agenter. Detta positionerar företag att med tillförsikt omfamna nästa generations AI, där intelligenta, autonoma agenter samarbetar med mänskliga team för att frigöra oöverträffade nivåer av produktivitet och innovation. Framtiden för enterprise-AI är agentbaserad, och Amazon Bedrock AgentCore bygger grunden för den.