AgentCore赋能AI代理，部署提速分钟级！

近日，亚马逊云科技（AWS）在Amazon Bedrock AgentCore平台宣布了一系列创新功能，旨在赋能企业安全、规模化地构建和部署AI代理。这些核心能力被认为是推动新一代代理式人工智能（Agentic AI）发展的关键动力。

新媒网跨境了解到，本次更新的核心亮点包括：AgentCore中的策略（Policy）功能，能够通过独立于代理代码运行的实时、确定性控制，主动阻止未经授权的代理行为；AgentCore评估（Evaluations）工具，帮助开发者持续检查代理行为的质量；以及AgentCore内存（Memory）功能引入的“情景式”（episodic）能力，使代理能够从经验中学习，进而优化决策过程。

当前，众多不同规模、合规性要求各异的组织，如亚马逊设备运营与供应链部门（Amazon Devices Operations & Supply Chain）、Archera.ai、Cohere Health、Cox Automotive、Druva、Heroku、Natera、NTT Data、MongoDB、PGA TOUR、Pulumi、Thomson Reuters、Workday、Snorkel.ai、Swisscom以及S&P Global Market Intelligence等，均已开始采用AgentCore，以加速其AI代理的生产部署。这些企业利用AgentCore平台，旨在确保其AI代理在满足业务需求的同时，亦能符合严格的安全与合规标准。

构建具备明确权限和限制的企业级AI代理

AI代理因其自主推理和行动的能力而展现出强大潜力，但企业在部署过程中也面临着严格的管控需求。未经授权的数据访问、不当的交互行为以及可能影响业务运营的系统级错误，都是企业必须防范的风险。即使通过精心设计的提示词，AI代理在实际运行中仍可能出现失误，并引发一定后果。

为应对上述挑战，新媒网跨境获悉，亚马逊云科技近期推出了Amazon Bedrock AgentCore的策略（Policy）功能。该功能旨在帮助企业为AI代理的行为设定清晰的边界。通过自然语言界面，团队可以定义AI代理能够访问的工具和数据、可以执行的操作以及在何种条件下执行。这些工具可以包括API接口、Lambda函数、MCP服务器，以及Salesforce和Slack等常用的第三方服务。

为了确保AI代理在遵守策略的同时保持快速响应，策略功能已被集成至AgentCore网关（AgentCore Gateway）。这意味着，网关能够在毫秒级时间内对代理的每一个操作进行策略检查，从而确保代理在自主运行过程中始终处于预设的边界之内。这种基于自然语言的策略编写方式，为客户提供了便捷且用户友好的途径，以创建细粒度的策略规则，而无需编写复杂的代码。例如，可以轻松地定义一条策略：“当退款金额超过1000美元时，阻止所有客户退款操作。”这条策略将得到一致且严格的执行，遵循亚马逊“信任但需验证”的原则。此举使得AI代理能够在保持适当监管的前提下，实现自主运营。

美国领先数据安全解决方案提供商Druva的AI产品副总裁David Gildea表示：“通常情况下，当数据备份失败时，客户可能需要花费数小时手动检查数十个系统中的日志。然而，借助我们的AI代理，他们可以获得即时分析和分步修复方案，以实现数据恢复。我们期待着AgentCore中策略功能的投入使用，因为它将帮助我们的客户为代理访问内部工具和数据（如备份系统、安全日志和监控仪表板）设定清晰的边界。通过适当的策略，我们的开发者可以充满信心地进行创新，因为他们知道代理将始终在既定的合规边界内运行。这使我们能够在维持企业客户所期望的严格安全标准的同时，扩展我们的代理平台。”

实现AI代理行为和结果的全面可见性

与传统的软件度量方式不同，评估AI代理的质量需要复杂的数据科学流程、主观评估以及持续的实时监控。随着每一次代理更新或模型变更，这项挑战的复杂性都会进一步增加。

AgentCore评估（Evaluations）功能旨在简化这些复杂流程，并消除繁琐的基础设施管理。它提供了13个预置的评估器，用于衡量常见的质量维度，包括正确性、实用性、工具选择准确性、安全性、目标成功率以及上下文相关性。此外，开发者可以灵活地使用其偏好的大型语言模型（LLMs）和提示词编写自定义评估器。此前，构建此类评估系统往往需要数月的数据科学工作。

该新服务能够持续采样实时代理交互数据，以分析代理行为是否符合预设标准，例如正确性、实用性和安全性。开发团队可以设置警报，实现主动的质量监控，无论是在测试阶段还是在生产环境中均可使用。例如，如果一个客户服务代理的满意度评分在八小时内下降10%，系统将立即触发警报，从而在客户体验受到影响之前，能够及时采取响应措施。

美国基因检测和诊断领域的领军企业Natera的软件工程主管Mirko Buholzer提到：“在Natera，我们正通过AI代理变革肿瘤患者护理。我们的团队目前正在进行一项重大工作，旨在确保AI代理始终如一的质量和性能，同时满足严格的医疗合规标准。AgentCore评估功能将在这项工作中发挥关键作用，它将通过准确性、实用性以及患者满意度等关键指标，持续监控我们代理的性能。我们期望这种实时质量智能能够帮助我们快速识别并预先解决问题。借助AgentCore评估功能，我们的目标是自信地部署可靠的代理，以维持我们的高标准，并规模化地支持变革性患者护理的交付。”

让AI代理在每次交互中变得更加智能

当前大多数AI代理缺乏关键的记忆能力，因为“记忆”通常局限于短期的上下文窗口，在每次新的交互中都会被重置，这使得它们无法从生产环境中的过往成功或失败经验中学习。

AgentCore内存（Memory）功能提供了这项关键能力，允许AI代理随着时间的推移，对用户建立连贯的理解。目前，AgentCore内存已全面推出新的“情景式”功能，使代理能够从过去的经验中学习，并将这些洞察应用于未来的交互。通过结构化的情景记录，这些情景捕捉了上下文、推理过程、采取的行动和最终结果，另一个代理会自动分析这些模式，以优化决策制定。当代理遇到类似任务时，它们可以快速访问相关的历史数据，从而缩短处理时间，并消除对大量自定义指令的需求。

例如，当用户单独出行时，一个AI代理会在航班起飞前45分钟预订机场交通。三个月后，当用户带着孩子前往同一目的地时，该代理会自动将接送时间提前两小时，因为它“记住”了上次家庭旅行可能遇到的挑战。这种有针对性的学习方法帮助代理基于实际性能数据而非预设准则，做出更一致的决策。

为机构投资者、银行和企业提供洞察和领先数据技术解决方案的S&P Global Market Intelligence公司，其技术、MI企业技术与可持续发展主管Astier Helen表示：“我们近期开发了Astra，一个内部通用的代理式工作流平台，但在我们的分布式组织中协调复杂的多元代理工作流面临挑战。随着数百个专业代理的出现，管理状态并维持一致的上下文变得越来越困难，这凸显了对统一内存层的需求。Amazon Bedrock AgentCore内存功能通过在我们的多元代理编排堆栈中实现无缝、集中的状态检查点，提供了解决方案。借助新的情景式内存功能，我们的代理将能够从先前的分析中学习，生成更智能的洞察。此前，在Astra平台部署代理需要数周时间。现在，有了AgentCore，我们可以在几分钟内创建和部署一个代理或MCP服务器。”

新媒网跨境认为，本次亚马逊云科技推出的创新功能为企业提供了专门构建的代理基础设施，使开发者能够专注于创新本身，而无需投入大量精力搭建AI基础。关于Amazon Bedrock AgentCore最新创新的更多详细信息，可以访问相关机器学习博客页面和AgentCore网页。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/agentcore-ai-agent-minute-deploy.html