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使用 Amazon Bedrock AgentCore 構建 AI 業務代理

使用 Amazon Bedrock AgentCore 構建 AI 業務代理
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☁️閱讀原文： AWS Machine Learning Blog
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💡了解如何利用 Amazon Bedrock AgentCore 為企業支援服務降低 97% 的 AI 營運成本。

⚡ 30-Second TL;DR

有什麼變化

利用 Amazon Bedrock AgentCore 實現業務支援自動化

為什麼重要

展示了專業代理框架在企業支援場景中巨大的成本節省潛力。

下一步行動

查閱 Amazon Bedrock AgentCore 文件，評估您目前的代理工作流程是否能透過此工具進行成本優化。

誰應關注：Enterprise & Security Teams

關鍵要點

  • •利用 Amazon Bedrock AgentCore 實現業務支援自動化
  • •透過優化的代理架構實現 97% 的營運成本降低
  • •解決了企業級 AI 部署中的複雜實作挑戰

🧠 深度解析

Web-grounded analysis with 22 cited sources.

🔑 增強重點摘要

  • •Amazon Bedrock AgentCore 提供一個完全託管、可擴展且可操作的平台，用於建構 AI 代理，負責協調、安全和其他自動化層面，讓開發人員能專注於代理邏輯本身。
  • •該平台支援多模型和多代理架構，允許在同一代理中混合使用多種基礎模型（例如 Claude、Llama、Titan），並透過情節記憶功能讓代理從過往經驗中學習，進而改進決策。
  • •AgentCore 內建強大的安全功能，包括 AgentCore 中的政策 (Policy) 可透過即時、確定性控制來阻止未經授權的代理操作，以及身份感知授權和執行時的完整會話隔離，以防止數據洩露。
  • •它提供全面的可觀察性和評估工具，包含 13 個預建的評估器，用於評估正確性、實用性和安全性等品質維度，並與 Amazon CloudWatch 整合以實現即時監控。
  • •其模組化、按用量計費的定價模式，針對運行時 (Runtime)、網關 (Gateway)、記憶體 (Memory) 和模型推理 (Model Inference) 等服務獨立計費，且閒置的 CPU 時間不收費，從而優化了代理工作負載的成本。
📊 競品分析▸ Show
功能/定價/基準Amazon Bedrock AgentCoreGoogle Cloud Gemini Enterprise Agent Platform (前身為 Vertex AI Agent Builder)Microsoft Azure AI Foundry (前身為 Azure AI Studio)
平台類型完全託管的代理基礎設施平台，模組化服務綜合開放平台，用於建構、擴展和管理企業級 AI 代理互通的 AI 平台，用於建構、優化和管理 AI 應用程式和代理
核心功能代理運行時、網關、記憶體、身份、可觀察性、程式碼解釋器、瀏覽器工具、政策、評估統一模型選擇、開發和部署、Agent Studio (視覺化工作流程)、Agent Development Kit (ADK)Foundry IQ (由 Azure AI Search 提供支援) 實現業務背景理解、多代理工具鏈、知識和行動整合
支援模型Anthropic Claude、Meta Llama、Mistral、Cohere、Amazon 自有模型、有限預覽的 OpenAI 模型超過 200 種 AI 模型，包括 Google 的 Gemini 系列和熱門第三方模型超過 11,000 種基礎模型、開放模型、任務模型和行業特定模型 (來自 Azure OpenAI、Microsoft、Anthropic 等)
定價模式按用量計費，針對運行時、網關、記憶體和模型推理等服務獨立計費，閒置 CPU 不收費基於 Vertex AI 計算和模型使用量的按用量計費基於計算和模型使用量的按用量計費，與 Microsoft 生態系統整合提供靈活擴展和折扣
目標受眾尋求 AWS 原生、企業級安全和可擴展性的開發團隊和企業尋求先進生成式 AI 功能、低程式碼開發和 GCP 生態系統深度整合的 GCP 用戶尋求與 Microsoft 生態系統無縫整合、企業級合規性和廣泛模型選擇的組織
獨特賣點透過微型虛擬機實現會話隔離，支援任何框架和模型，強調安全、治理和可觀察性統一的平台管理整個代理生命週期，支援多模態代理工作流程和跨框架互操作性 (A2A)透過 Foundry IQ 安全地將 AI 應用程式和代理建立在企業數據上，並提供集中式控制平面進行管理和防禦
上市時間2025 年 7 月預覽，2025 年 10 月正式發布2025 年初公開，2025 年 11 月推出新功能，2026 年 5 月更名為 Gemini Enterprise Agent Platform2025 年 6 月宣布多代理協調功能，並宣布 Azure AI Foundry Agent Service 已「生產就緒」
開發體驗程式碼優先，與 AWS 服務緊密整合，簡化複雜的協調提供 Agent Studio 進行視覺化工作流程和 Agent Development Kit 進行深度客製化整合到 GitHub、Visual Studio、Copilot Studio 和 Microsoft Fabric 等現有工作流程
安全與治理內建政策、身份感知授權、會話隔離、與 CloudWatch 整合進行監控和審計統一平台管理整個代理生命週期，提供治理和優化功能艦隊級安全和治理，透過 Foundry IQ 實現內建用戶訪問權限的上下文代理 RAG 引擎

🛠️ 技術深入

  • 代理層 (Agent Layer)：包含在 AgentCore Runtime 上運行的核心代理邏輯。
  • 推理引擎 (Reasoning Engine)：由基礎模型提供支援，負責代理的決策能力。
  • 工具與模型路由器 (Tool & Model Routers)：這些組件負責選擇要應用哪個工具或呼叫哪個模型來執行特定步驟。
  • 知識與記憶儲存 (Knowledge & Memory Store)：包含 RAG 知識庫以及代理的短期（會話上下文）和長期（情節性、語義、用戶偏好）記憶。
  • 整合 (AgentCore Gateway)：安全地連接 AWS 服務和外部 API，將 API 和 Lambda 函數轉換為使用模型上下文協議 (MCP) 的代理兼容工具。
  • AgentCore Runtime：一個無伺服器執行環境，針對 AI 代理工作負載進行優化，具有完整的會話隔離（透過專用微型虛擬機），支援短時（即時）和長時運行任務（最長 8 小時），並且與框架無關（可與 CrewAI、LlamaIndex、LangGraph 等配合使用）。
  • AgentCore Identity：提供身份感知授權、用於刷新令牌的安全保險庫儲存，以及與支援 OAuth 的服務的原生整合。
  • AgentCore Observability：透過 Amazon CloudWatch 提供端到端代理執行和操作指標的完整可見性，包括即時儀表板和逐步可視化，收集運行時指標（調用次數、延遲、錯誤率、令牌計數）。
  • AgentCore 中的政策 (Policy in AgentCore)：透過在代理程式碼之外運行的即時、確定性控制，主動阻止未經授權的代理操作，並允許使用自然語言定義代理的邊界。
  • AgentCore Evaluations：透過 13 個預建評估器和自定義評估器靈活性，簡化了 AI 代理品質的持續檢查。
  • AgentCore Browser Tool：提供一個快速、安全、基於雲端的瀏覽器運行時，使 AI 代理能夠大規模地與網站互動。
  • AgentCore Code Interpreter：在沙盒環境中執行程式碼和分析數據。

🔮 前景展望AI analysis grounded in cited sources

企業級 AI 代理的採用將顯著加速。
像 AgentCore 這樣的平台簡化了複雜的基礎設施、安全和治理挑戰，降低了企業部署生產級 AI 代理的門檻。
AI 代理開發的重點將從模型智能轉向系統可靠性和治理。
AgentCore 的設計原則強調確定性執行、明確記憶、外部安全強制和全面可觀察性，解決了超越大型語言模型能力本身的關鍵企業級問題。
多代理系統和專業代理協作將成為複雜業務流程的標準。
AgentCore 對多代理協調、代理間 (A2A) 協議和專業工具協調的支援，使得更複雜和高效的工作流程自動化成為可能。

⏳ 時間線

2023-04
Amazon Bedrock 預覽版發布。
2023-09
Amazon Bedrock 正式普遍可用。
2024-04
Amazon Bedrock 的 Guardrails 功能正式普遍可用。
2025-07
Amazon Bedrock AgentCore 預覽版發布。
2025-10
Amazon Bedrock AgentCore 正式普遍可用。
2025-12
Amazon Bedrock AgentCore 宣布新功能，包括政策、評估和情節記憶。
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