使用 Amazon Bedrock AgentCore 建構 FinOps 代理

💡建構 AI 代理即時自動化多帳戶 AWS 成本管理。（22字元）

⚡ 30-Second TL;DR

有什麼變化

對話介面用於 AWS 多帳戶成本查詢

為什麼重要

讓財務團隊以 AI 代理有效優化 AWS 支出，減少手動分析時間。

下一步行動

依循 AWS ML Blog 教學在您的帳戶部署 Bedrock AgentCore FinOps 代理。

誰應關注：Enterprise & Security Teams

AI-generated analysis for this event.

•Amazon Bedrock AgentCore 採用了模組化架構，允許開發者透過定義自訂工具（Custom Tools）來擴展代理功能，不僅限於 AWS 原生服務，還能整合第三方 FinOps 工具或內部 API。
•該解決方案利用了 Bedrock 的知識庫（Knowledge Bases）功能，將企業內部的 FinOps 最佳實踐文件與即時成本數據進行向量化處理，從而提供更具情境感知（Context-aware）的優化建議。
•AgentCore 內建了嚴格的權限控制機制，透過 AWS IAM 與代理的執行角色（Execution Role）綁定，確保對話式代理僅能存取使用者被授權的特定帳戶成本數據，符合企業級合規要求。

📊 競品分析▸ Show

特色	Amazon Bedrock AgentCore (FinOps)	Google Cloud Vertex AI Agent (FinOps)	Azure AI Agent Service (FinOps)
核心整合	AWS 原生服務 (Cost Explorer, Compute Optimizer)	GCP 原生服務 (Billing API, Recommender)	Azure 原生服務 (Cost Management, Advisor)
定價模式	按 Bedrock 模型呼叫次數與 Agent 執行時間計費	按 Vertex AI Agent 請求量與模型使用量計費	按 Azure AI Agent 請求量與模型使用量計費
基準測試	針對 AWS 環境優化，延遲極低	針對 GCP 環境優化，延遲極低	針對 Azure 環境優化，延遲極低

架構核心：基於 Amazon Bedrock 的 Agent 框架，利用 ReAct（Reasoning and Acting）模式進行推理，自動決定何時呼叫 AWS API 工具。
工具整合：透過 AWS SDK for Python (Boto3) 封裝 Cost Explorer 和 Compute Optimizer 的 API，將其定義為 Agent 的 Function Calling 工具。
模型選擇：通常搭配 Claude 3.5 Sonnet 或更高版本，利用其強大的指令遵循能力與結構化輸出（JSON）來解析 API 回應。
記憶機制：利用 Amazon DynamoDB 儲存對話上下文，實現多輪對話中的成本查詢追蹤。

FinOps 代理將實現自動化執行成本優化動作。

隨著代理信任度提升，企業將允許 AgentCore 直接執行如刪除閒置資源或調整執行個體大小等操作，而非僅提供建議。

多雲成本管理將成為 Bedrock Agent 的標準功能。

為了滿足企業需求，AWS 將擴展 AgentCore 的連接器，使其能夠透過 API 整合 Azure 和 GCP 的成本數據。

2023-09

AWS 在 re:Invent 前夕發布 Amazon Bedrock Agents 預覽版

2024-04

Amazon Bedrock Agents 正式全面可用 (GA)

2025-11

AWS 推出 AgentCore 框架以簡化複雜代理的開發與部署

2026-02

AWS 發布針對 FinOps 場景的 AgentCore 參考架構與最佳實踐

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