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在 Bedrock 上打造可觀測的 Agentic Retrieval
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💡取得可部署的 Bedrock 模式，打造具引用、可觀測且持續評估的 agentic retrieval。
⚡ 30-Second TL;DR
有什麼變化
使用 agent 理解查詢，並在多個 Amazon Bedrock knowledge bases 之間進行路由。
為什麼重要
此參考架構協助企業團隊從基本的 retrieval-augmented generation，進一步發展至可路由、可衡量且可稽核的 agentic 系統。整合式評估與可觀測性方法，能讓生產環境的疑難排解與品質管理更具系統性。
下一步行動
先在沙盒環境部署教學中的 AWS CloudFormation chain，再將七層可觀測性調整至你的正式 retrieval pipeline。
誰應關注：Developers & AI Engineers
關鍵要點
- •使用 agent 理解查詢，並在多個 Amazon Bedrock knowledge bases 之間進行路由。
- •回傳附帶引用來源的答案，提升可追溯性與企業信任度。
- •加入七層可觀測性，以及隨選評估與持續評估機制。
- •透過單一 AWS CloudFormation chain 部署完整的 retrieval 工作流程。
🧠 深度解析
背景與延伸：來自公開資料，非原文內容。引用 13 個來源。
🔑 增強重點摘要
- •Amazon Bedrock 於 2026 年 7 月將原有的 Agents 功能轉為維護模式，並正式由 Bedrock AgentCore 取代，作為企業級開發的核心框架。
- •透過新增的 AgenticRetrieveStream API，系統能自動將複雜問題拆解為多個子任務，並在檢索後評估資訊是否足以回答問題。
- •AWS 於 2026 年 6 月推出 AgentCore Web Search 工具，允許代理在保持資料駐留與零資料外洩的前提下，即時整合外部網路資訊。
- •系統支援多租戶隔離架構，透過驗證身分強制執行文件存取權限，確保代理在執行計畫的每一跳（hop）中皆符合資料安全規範。
- •開發者可利用 Bedrock AgentCore Evaluations 將任務成功率與工具準確度等指標整合至 CI/CD 流程，實現自動化的持續評估。
📊 競品分析▸ Show
| 特性 | Amazon Bedrock AgentCore | Google Vertex AI Agents | OpenAI Swarm/Assistants |
|---|---|---|---|
| 核心定位 | 企業級資料駐留與雲端整合 | 全面代理化產品重組 | 快速原型與開發者生態 |
| 部署方式 | CloudFormation 鏈式部署 | Vertex AI 平台整合 | API 驅動與 SDK 整合 |
| 評估機制 | 原生整合 CI/CD 評估框架 | 依賴 Vertex AI Evaluation | 依賴第三方評估工具 |
🛠️ 技術深入
- 採用 AgenticRetrieveStream API 進行多階段查詢分解與檢索評估。
- 整合 Amazon CloudWatch 進行原生遙測，支援 OpenTelemetry 標準以追蹤代理行為。
- 透過 DynamoDB 向量搜尋與 Bedrock Knowledge Bases 實現混合檢索模式。
- 實作基於身分驗證的動態過濾機制，確保多租戶環境下的文件存取隔離。
- 支援透過 AWS CloudFormation 進行基礎設施即程式碼（IaC）的自動化部署與版本控制。
🔮 前景展望AI analysis grounded in cited sources
企業 AI 部署將全面轉向以資料駐留為核心的代理架構。
隨著資料隱私法規趨嚴，企業將優先選擇能將運算與資料儲存（如 DynamoDB）緊密結合的平台以減少資料移動。
代理的可觀測性將成為企業級 AI 的標準配置。
由於代理決策過程的黑箱特性，整合 OpenTelemetry 與雲端原生監控將成為企業導入 AI 的必要合規條件。
⏳ 時間線
2026-06
AWS 推出 AgentCore Web Search，強化代理的即時資訊檢索能力。
2026-07
Bedrock AgentCore 正式發布，原 Bedrock Agents 功能轉入維護模式。
📎 來源 (13)
Factual claims are grounded in the sources below. Forward-looking analysis is AI-generated interpretation.
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原始來源： AWS Machine Learning Blog ↗
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