跳转至

AWS AgentCore

概述

Amazon Bedrock AgentCore 于 2025 年 7 月发布，支持在企业级环境中安全、大规模地部署和运营 AI 智能体。该平台提供了完整的智能体运行框架，可基于任意框架和基础模型来构建、部署并运营高效智能体。

AWS AgentCore 架构概览，展示企业级智能体平台的安全部署方案

来源：AWS Bedrock AgentCore 文档

13 大智能体 AI 能力域（AWS 框架）

AWS 将生产就绪的智能体技术栈划分为 13 个能力域，每个域均映射到具体的 AWS 服务：

能力域 说明 主要 AWS 服务
智能体推理 构建"思考-行动-观察"循环，使智能体能够分解目标、规划步骤并可靠执行 Amazon Bedrock、Amazon SageMaker AI
数据与检索 通过稠密、稀疏、混合及图谱化 RAG，为智能体提供涵盖摄取、转换与血缘追踪的数据流水线 Amazon Bedrock Knowledge Bases、Amazon OpenSearch
评测与实验 通过测试套件和在线指标衡量智能体的准确性、忠实度和任务完成率 Amazon Bedrock AgentCore（评测）、Amazon CloudWatch
部署生命周期 智能体版本管理、提示词晋级、回滚及评测门控的 CI/CD AWS CodePipeline、Amazon SageMaker AI、AWS CDK
智能体路由 根据意图、成本和能力对输入进行分类，并分派至合适的智能体、模型或工作流路径 Amazon EventBridge、Amazon Bedrock
可观测性 分布式链路追踪、成本跟踪、延迟分析和异常检测 Amazon CloudWatch、AWS X-Ray、AWS Distro for OpenTelemetry
工具与集成 通过工具、MCP 服务器和 A2A 协议，将智能体与外部系统、API、实时数据及专项能力连接 AWS Lambda、Amazon API Gateway、Amazon Bedrock AgentCore（Gateway）
安全加固 保护计算、网络、容器和依赖项，防御提示词注入、密钥泄露及 AI 专属攻击向量 Amazon GuardDuty、AWS Security Hub、Amazon Inspector
编排 通过控制平面协调专项智能体网络，负责任务排序、共享上下文管理、人在回路（HITL）审批及故障处理 AWS Step Functions、Amazon Bedrock Multi-Agent Collaboration
记忆 设计短期记忆、长期记忆和情景记忆，使智能体能在会话间和跨智能体边界保持连续性、共享上下文并持续学习 Amazon Bedrock AgentCore（Memory）、Amazon DynamoDB、Amazon ElastiCache
扩缩容与成本治理 在优化推理容量、延迟和 GPU 利用率的同时，管理 Token 预算、模型分级、缓存及费用归因 Amazon EKS、AWS Fargate、Amazon Bedrock AgentCore（Runtime）
护栏与安全 执行输入/输出校验、内容过滤、幻觉检测和策略合规 Amazon Bedrock Guardrails、Amazon Bedrock AgentCore（Policy）
安全身份 为智能体建立独立于用户身份的身份标识，实现最小权限访问、凭据保险库和完整审计链路 Amazon Cognito、AWS Secrets Manager、Amazon Bedrock AgentCore（Identity）

AWS Marketplace 提供 2,800 余款智能体 AI 工具和能力，覆盖上述 13 个能力域。

核心组件

核心服务

  • AgentCore Runtime：智能体可扩展执行环境
  • Memory Management：持久化与会话级记忆系统——短期会话记忆（按会话存储事件，最长保留 365 天，采用 KMS 加密），以及通过“提取 → 巩固 → 反思”流水线生成的长期持久化知识。提取策略分为三层：内置（零配置）、内置并覆盖（自定义提示词）和自定义自行管理（集成外部数据库）。可通过 RetrieveMemoryRecords 使用带元数据过滤的语义搜索进行检索。
  • Observability：完整的监控与日志能力
  • Identity & Access Management：细粒度安全与权限管理
  • Gateway：智能体交互 API 网关
  • Browser Tool：基于 Web 的智能体交互与浏览器自动化
  • Code Interpreter：安全代码执行环境

AgentCore 共提供 6 项核心能力（详见 FAQ）：Runtime、Memory、Gateway、Browser Tool、Code Interpreter、Identity 和 Observability。

AgentCoreServices

架构概述

AWS AgentCore 详细架构图，展示 Runtime、Memory、可观测性和安全组件

来源：AWS Bedrock AgentCore 文档

Amazon Bedrock AgentCore 是一款面向智能体构建、部署和运营的平台，支持基于任意框架和基础模型在大规模场景下安全运行。借助 AgentCore，您可以：

  • 在适当的权限与治理机制下，让智能体跨工具和数据执行操作
  • 安全、大规模地运行智能体
  • 在生产环境中监控智能体的性能与质量
  • 无需管理任何基础设施

框架兼容性

AgentCore 的各项服务既可协同使用，也可单独配合任意开源框架运行：

支持的框架

  • CrewAI：多智能体协作框架
  • LangGraph：基于图结构的智能体工作流
  • LlamaIndex：以数据为核心的智能体开发框架
  • Strands Agents：AWS 原生智能体框架
  • 自定义框架：通过标准 API 支持任意框架

模型灵活性

  • 任意基础模型：不限于 AWS 模型
  • 多厂商支持：OpenAI、Anthropic、Google 等
  • 自定义模型：支持微调模型和自研模型
  • 模型路由：根据任务需求智能路由

核心特性

企业级安全

  • IAM 集成：原生 AWS 身份与访问管理
  • VPC 支持：在虚拟私有云内部署智能体
  • 加密：数据与通信的端到端加密
  • 审计日志：满足合规需求的完整审计链路
  • 策略执行：细粒度策略控制

扩展性与性能

  • 自动扩缩容：按需自动弹性伸缩
  • 多区域部署：在多个 AWS 区域部署智能体
  • 高可用性：内置冗余与故障转移
  • 性能优化：针对低延迟交互场景的专项优化

开发者体验

  • 框架无关：可使用任意开发框架
  • API 优先设计：所有操作提供 RESTful API
  • SDK 支持：覆盖主流编程语言的 SDK
  • 本地开发：提供本地智能体开发与测试工具

应用场景

企业级应用

  • 客服自动化：可扩展的客户支持智能体
  • 流程自动化：以智能体驱动业务流程提效
  • 数据分析：自动化数据处理与洞察生成
  • 合规监控：面向监管合规与监控的专用智能体

技术场景

  • 多智能体系统：协调多个专项智能体
  • 集成项目：将智能体与现有 AWS 服务对接
  • 批量处理：大规模自动化处理任务
  • 实时决策：低延迟智能体响应

快速开始

前置条件

  • 具有相应权限的 AWS 账户
  • 所在区域已开通 Bedrock 服务
  • 了解所选智能体框架的基本用法

配置流程

  1. 在 AWS 账户中启用 Bedrock AgentCore
  2. 配置 IAM 角色，设置智能体权限
  3. 搭建智能体 Runtime 环境
  4. 使用首选框架部署您的智能体
  5. 配置监控与可观测性

最佳实践

  • 安全优先：实施最小权限访问模式
  • 全面监控：从一开始就建立完整的监控体系
  • 规模化测试：使用 AWS 测试工具进行负载与性能测试
  • 成本优化：实施成本监控与优化策略
  • 框架选型：根据具体使用场景选择合适的框架

与 AWS 服务的集成

原生集成

  • Amazon Bedrock：基础模型访问与管理
  • AWS Lambda：无服务器函数集成
  • Amazon S3：数据存储与检索
  • Amazon DynamoDB：面向智能体状态的高速可扩展数据库
  • Amazon CloudWatch：监控与日志
  • AWS Step Functions：工作流编排

安全服务

  • AWS IAM：身份与访问管理
  • AWS KMS：加密密钥管理
  • AWS CloudTrail：审计日志与合规
  • Amazon VPC：网络隔离与安全

定价模型

费用组成

  • Runtime 费用：按智能体执行时长和资源使用量计费
  • 模型用量：基础模型 API 调用与 Token 消耗
  • 存储费用：智能体记忆与数据存储
  • 数据传输：智能体通信的网络费用
  • 附加服务：已集成 AWS 服务的相关费用

成本优化

  • 合理规格选型：根据工作负载选择合适的实例类型
  • 预留容量：对可预测的工作负载使用预留实例
  • 监控：实施成本监控与告警
  • 高效框架：选择适合具体场景的优化框架

文档与资源

相关章节

  • Section 4.4：AWS Strands Agents 框架
  • Section 11.3：AWS 安全视角
  • Section 14.2：AWS 生成式 AI 成熟度模型
  • Section 15.1：AWS AI 智能体市场

参见

参考资料