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利用 Amazon Bedrock 構建 AI 代理的按智慧計費模式

閱讀原文： AWS Machine Learning Blog
#ai-agents#cloud-infrastructure#cost-optimization

學習如何構建能自主管理預算並按請求支付智慧資源的 AI 代理。

30 秒速覽

有什麼變化

實作自動化 AI 代理交易的兩跳支付模式。

為什麼重要

此架構使開發者能夠構建可擴展且具成本效益的 AI 代理，使其能協商並支付自身的運算資源。這將模式從靜態訂閱轉變為精細的按使用量採購智慧資源。

下一步行動

查閱 Amazon Bedrock AgentCore Payments 文件，將自動化計費整合至您代理的任務路由邏輯中。

誰應關注：Developers & AI Engineers

關鍵要點

  • •實作自動化 AI 代理交易的兩跳支付模式。
  • •根據任務效率與成本進行動態模型路由。
  • •為個別 AI 代理操作維持精細的支出預算控管。

深度解析

本篇為 AI 生成分析，非原文內容。

增強重點摘要

  • •Ampersend 的 AgentCore Payments 解決方案利用 Amazon Bedrock 的 API 整合，實現了針對 AI 代理（AI Agents）的即時結算與授權機制。
  • •該架構引入了『預算閘道器』（Budget Gateway）概念，能在模型推論請求發送前，即時驗證代理的剩餘配額與成本上限。
  • •透過與 AWS Lambda 及 Amazon DynamoDB 的整合，該系統能將每個 AI 代理的交易紀錄與成本追蹤精確至單次 Token 消耗層級。
  • •此按智慧計費模式支援多租戶（Multi-tenant）架構，允許企業在單一 AWS 帳戶下為不同的 AI 代理設定獨立的財務邊界。
  • •該實作利用了 Amazon Bedrock 的模型調用日誌（Model Invocation Logs）進行非同步對帳，確保計費數據與實際模型使用量的一致性。

競品分析

核心定位
Ampersend (Amazon Bedrock)
專注於 AI 代理的支付與預算控管
LangChain (LangSmith)
專注於開發框架與可觀測性
Portkey.ai
專注於 AI 閘道器與模型路由
計費整合
Ampersend (Amazon Bedrock)
原生支援按智慧計費與預算閘道
LangChain (LangSmith)
需透過第三方插件整合
Portkey.ai
支援基於預算的請求限制
模型路由
Ampersend (Amazon Bedrock)
基於成本與效率的動態路由
LangChain (LangSmith)
基於效能與自定義邏輯
Portkey.ai
基於延遲與成本的自動路由

技術深入

  • 路由層架構：採用攔截器（Interceptor）模式，在請求到達 Bedrock API 前進行預算檢查。
  • 狀態管理：使用 DynamoDB 的原子計數器（Atomic Counters）來即時更新代理的預算餘額，防止超支。
  • 驗證機制：整合 AWS IAM 角色與策略，確保只有經過授權的代理能觸發支付流程。
  • 數據處理：利用 Amazon EventBridge 捕捉 Bedrock 的模型調用事件，並將其推送到計費引擎進行後續處理。

前景展望基於引用來源的 AI 分析

AI 代理將演變為具備獨立財務能力的經濟實體。
隨著按智慧計費模式的普及，AI 代理將能自主管理預算並進行跨服務的支付結算。
企業將轉向基於『單位任務成本』而非『基礎設施成本』的 AI 預算管理。
精細化的計費路由使企業能直接量化 AI 代理完成特定業務目標的經濟效益。

時間線

2024-09
Amazon Bedrock 推出 Agent 功能，支援自動化任務執行。
2025-03
Ampersend 發布針對 AI 代理的基礎設施管理工具。
2026-02
Ampersend 整合 Amazon Bedrock 推出 AgentCore Payments 支付路由層。
閱讀原文： AWS Machine Learning Blog

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原始來源： AWS Machine Learning Blog ↗

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