Amazon Bedrock AgentCore のポリシー: エージェントのインタラクションを制御する

Amazon Bedrock AgentCore のポリシーにより、デベロッパーは、エージェントオペレーションの保護境界を作成することで、AI エージェントとツールとのやり取りのセキュリティコントロールを定義して適用できます。AI エージェントは、顧客の問い合わせの処理から複数のツールやシステムにわたるワークフローの自動化まで、複雑な問題の解決に動的に適応できます。ただし、エージェントがビジネスルールを誤って解釈したり、意図した権限外で行動したりする可能性があるため、この柔軟性は新しいセキュリティの課題をもたらします。

AgentCore の Policy を使用すると、デベロッパーはポリシーエンジンを作成し、決定論的なポリシーを作成して保存し、ポリシーエンジンをゲートウェイに関連付けることができます。AgentCore のポリシーは、Amazon Bedrock AgentCore Gateway を介してすべてのエージェントトラフィックを傍受し、ツールへのアクセスを許可する前に、ポリシーエンジンで定義されたポリシーに対して各リクエストを評価します。

ポリシーは、認可ポリシーを記述して適用するためのオープンソース言語である Cedar 言語 を使用して構築されます。これにより、デベロッパーはエージェントがアクセスできるものと実行できるアクションを正確に指定できます。AgentCore のポリシーは、Cedar で正式なポリシーコードを記述する代わりに、開発者がルールをプレーン英語で記述できるようにすることで、自然言語を使用してポリシーを作成する機能も提供します。自然言語ベースのポリシーオーサリングは、ユーザーの意図を解釈し、候補ポリシーを生成し、ツールスキーマに対して検証します。また、自動推論を使用して、過度に寛容、過度に制限的、または満たすことができない条件を含むポリシーを識別するなどの安全条件をチェックし、ポリシーを適用する前に顧客がこれらの問題を把握できるようにします。

AgentCore のポリシーは、ユーザー ID とツール入力パラメータに基づいてきめ細かなアクセス許可をサポートしているため、自律型エージェントをエンタープライズ規模で安全にデプロイできます。エージェントコードの外部にセキュリティコントロールを移動することで、デベロッパーは強力なセキュリティ保証を維持しながら、革新的なエージェント機能の構築に集中できます。これにより、カスタムセキュリティ実装が不要になり、エージェント操作によるポリシーバイパスのリスクが軽減されます。

主な利点

AgentCore のポリシーには、エンタープライズ環境で AI エージェントの安全でスケーラブルなデプロイを可能にする 3 つの主な利点があります。

主な特徴

AgentCore のポリシーは、以下の主要な機能を含む、エージェントとのやり取りのポリシーベースのガバナンスのための包括的な機能を提供します。