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Panoramica di
Cos'è Amazon Bedrock AgentCore?
Amazon Bedrock AgentCore è una piattaforma agentica per creare, distribuire e gestire agenti altamente efficaci in modo sicuro e su larga scala utilizzando qualsiasi framework e modello di base. Con AgentCore, puoi consentire agli agenti di intraprendere azioni su strumenti e dati con le autorizzazioni e la governance corrette, gestire gli agenti in modo sicuro su larga scala e monitorare le prestazioni e la qualità degli agenti nella produzione, il tutto senza alcuna gestione dell'infrastruttura. AgentCore i servizi funzionano insieme o indipendentemente con qualsiasi framework open source come CrewAI, LangGraph LlamaIndex, e Strands Agents e con qualsiasi modello di base, quindi non devi scegliere tra flessibilità open source e sicurezza e affidabilità di livello aziendale.
Servizi principali in Amazon Bedrock AgentCore
Amazon Bedrock AgentCore include i seguenti servizi e funzionalità modulari che puoi utilizzare insieme o indipendentemente:
| Servizio | Description | Integrazioni |
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Un loop di agenti gestito che consente di definire e richiamare agenti AI con una singola chiamata API. Specifica un modello, un prompt di sistema e strumenti in linea. Harness gestisce l'orchestrazione, l'esecuzione degli strumenti, la gestione della memoria e la generazione delle risposte. Ogni sessione viene eseguita in una microVM isolata con accesso al file system e alla shell, supportando casi d'uso come la generazione di codice, l'analisi dei dati e la ricerca approfondita. Porta la tua immagine del contenitore per ambienti personalizzati con dipendenze aggiuntive. |
AgentCore Harness funziona con Amazon Bedrock, OpenAI, Google Gemini e qualsiasi fornitore di modelli. OpenAI-compatible Si integra con AgentCore Memory, Gateway, Browser, Code Interpreter e Observability. Supporta server MCP remoti, funzioni in linea e ambienti container personalizzati. |
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Un ambiente di runtime sicuro e senza server creato appositamente per l'implementazione e la scalabilità di agenti e strumenti di intelligenza artificiale dinamici. Runtime offre rapidi avviamenti a freddo per interazioni in tempo reale, supporto di runtime esteso per agenti asincroni, vero isolamento delle sessioni, identità integrata e supporto per carichi di lavoro multimodali e multi-agente. |
AgentCore Runtime funziona con framework personalizzati e qualsiasi framework open source, tra cui CrewAI, LangGraph, Google ADK LlamaIndex, OpenAI Agents SDK e Strands Agents, qualsiasi modello di base all'interno o all'esterno di Amazon Bedrock, inclusi OpenAI, Gemini di Google, Claude di Anthropic, Amazon Nova, Meta Llama e Mistral e protocolli popolari come MCP e A2A. |
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Un modo per creare agenti sensibili al contesto con il controllo completo su ciò che l'agente ricorda e apprende. Supporta sia la memoria a breve termine per conversazioni a più turni sia la memoria a lungo termine che persiste tra le sessioni, con la capacità non solo di condividere gli archivi di memoria tra gli agenti, ma anche di imparare dalle esperienze. |
AgentCore La memoria funziona con LangGraph, Strands LangChain, LlamaIndex |
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Un modo sicuro per convertire le API, le funzioni Lambda e i servizi esistenti in strumenti compatibili con Model Context Protocol (MCP) e connettersi anche a server MCP preesistenti, rendendoli disponibili agli agenti di intelligenza artificiale tramite endpoint Gateway con poche righe di codice. |
Qualsiasi API, strumento MCP, Lambda e integrazioni popolari tra cui Salesforce, Zoom, JIRA, Slack ecc. |
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Un servizio di gestione delle identità, degli accessi e dell'autenticazione degli agenti sicuro e scalabile, compatibile con i provider di identità esistenti, che elimina la necessità di migrazione degli utenti o di ricostruzione dei flussi di autenticazione. |
Qualsiasi fornitore di IdP e credenziali come Amazon Cognito, Okta, Microsoft Azure Entra ID, Auth0 ecc. |
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Un ambiente sandbox isolato in cui gli agenti possono eseguire codice migliorando la loro precisione ed espandendo la loro capacità di risolvere attività end-to-end complesse. |
Diverse lingue, tra cui Python e JavaScript TypeScript |
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Un ambiente di runtime del browser basato su cloud veloce e sicuro per consentire agli agenti di intelligenza artificiale di interagire con le applicazioni Web, compilare moduli, navigare nei siti Web ed estrarre informazioni in un ambiente completamente gestito. |
Qualsiasi modello di base o framework di automazione dei browser più diffusi, tra cui Playwright e BrowserUse |
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Una vista unificata per tracciare, eseguire il debug e monitorare le prestazioni degli agenti in produzione. Offre visualizzazioni dettagliate di ogni fase del flusso di lavoro dell'agente, consentendo di ispezionare il percorso di esecuzione di un agente, verificare gli output intermedi ed eseguire il debug di problemi e rallentamenti delle prestazioni. |
Qualsiasi stack di monitoraggio e osservabilità che si integra con i dati di telemetria emessi in formato compatibile con gli standard (OTEL) OpenTelemetry |
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Un servizio completamente gestito che consente agli agenti di intelligenza artificiale di accedere alle API a pagamento, ai server MCP e ai contenuti utilizzando il protocollo x402 e il Machine Payments Protocol (MPP). Payments offre l'integrazione del portafoglio, limiti di spesa configurabili e osservabilità end-to-end per le operazioni di pagamento degli agenti. |
AgentCore payments supporta i provider di portafogli Coinbase CDP e Stripe (Privy), AgentCore Gateway, Strands Agents, qualsiasi MPP-compatible endpoint o compatibile con x402, Identity and Observability di Amazon per un monitoraggio unificato. AgentCore AgentCore CloudWatch |
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Un servizio di valutazione appositamente progettato per una valutazione degli agenti automatizzata, coerente e basata sui dati. AgentCore Le valutazioni misurano la capacità degli agenti e degli strumenti di eseguire le attività, gestire i casi limite e mantenere l'affidabilità dell'output in input e contesti diversi. Le valutazioni forniscono segnali di qualità misurabili, aiutano i team a ottimizzare le prestazioni utilizzando informazioni strutturate e garantiscono che l'agente soddisfi gli standard funzionali e comportamentali prima e dopo l'implementazione. |
AgentCore Le valutazioni supportano le valutazioni su sessioni, tracce e intervalli generati da Strands Agent o dai framework e strumentati utilizzando o. LangGraph OpenTelemetry OpenInference Tutti i risultati sono integrati in AgentCore Observability di Amazon per un monitoraggio unificato. CloudWatch |
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Un servizio di miglioramento continuo che utilizza AI-generated consigli, pacchetti di configurazione con versioni e A/B test per migliorare le prestazioni degli agenti attraverso modifiche alla configurazione basate sui dati. Invece dell'ottimizzazione manuale basata su congetture, si punta il servizio sulle tracce degli agenti per generare miglioramenti e convalidarli con esperimenti controllati. |
AgentCore l'ottimizzazione si basa sulle AgentCore valutazioni e funziona con agenti strumentati tramite Observability. OpenTelemetry AgentCore Supporta l'ottimizzazione dei prompt del sistema e della descrizione degli strumenti con suddivisione del traffico tramite Gateway per i test. AgentCore A/B |
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Una funzionalità che fornisce un controllo deterministico per garantire che gli agenti operino entro limiti e regole aziendali definiti senza rallentarli. Crea facilmente regole dettagliate utilizzando il linguaggio naturale o Cedar |
Si integra con AgentCore Gateway, per intercettare ogni chiamata allo strumento prima dell'esecuzione. È possibile definire a quali strumenti possono accedere gli agenti, quali azioni possono eseguire e in quali condizioni. |
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Un catalogo centralizzato per l'individuazione e la gestione di agenti, server MCP, strumenti, competenze e risorse personalizzate in tutta l'organizzazione. Registry fornisce un flusso di lavoro controllato per la pubblicazione, la revisione e l'approvazione delle risorse, con ricerca semantica ibrida e per parole chiave in modo che agenti e sviluppatori possano trovare gli strumenti giusti. |
AgentCore Registry funziona con qualsiasi server, agente, abilità o risorsa personalizzata MCP, distribuito su o su qualsiasi altro AWS ambiente On-Prem cloud. |
Cosa puoi creare con Amazon Bedrock? AgentCore
Con Amazon Bedrock AgentCore, gli sviluppatori possono accelerare l'entrata in produzione degli agenti di intelligenza artificiale con la scalabilità, l'affidabilità e la sicurezza, fondamentali per l'implementazione nel mondo reale. Alcuni casi d'uso comuni per i quali è necessario prendere in considerazione l'utilizzo sono: AgentCore
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Agents (Agenti)
Crea app di intelligenza artificiale autonome che ragionino, utilizzino strumenti e mantengano il contesto. Implementa agenti per l'assistenza clienti, l'automazione del flusso di lavoro, l'analisi dei dati o l'assistenza alla codifica. Il tuo agente funziona senza server con sessioni isolate, memoria persistente e osservabilità integrata.
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Strumenti e server Model Context Protocol (MCP)
Trasforma le API, i database o i servizi esistenti in strumenti utilizzabili da qualsiasi MCP-compatible agente. Implementa un gateway che racchiuda le tue funzioni Lambda o le specifiche OpenAPI rendendo il backend immediatamente accessibile agli agenti senza riscrivere il codice.
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Piattaforme agenti
Fornisci ai tuoi sviluppatori o clienti interni un percorso aperto per creare e distribuire agenti utilizzando strumenti approvati, archivi di memoria condivisa e accesso controllato ai servizi aziendali. Centralizza l'osservabilità, l'autenticazione e la conformità, consentendo al contempo ai team di distribuire più rapidamente le funzionalità basate sugli agenti.
Prezzi di Amazon Bedrock AgentCore
AgentCore offre prezzi flessibili e basati sul consumo senza impegni anticipati o commissioni minime. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione prezzi. AgentCore
Fasi successive
Se sei un utente alle prime armi di Amazon Bedrock AgentCore, ti consigliamo di iniziare leggendo le seguenti sezioni:
