AWS расширяет платформу AI-агентов Bedrock AgentCore

Amazon Web Services (AWS) активно развивает свою платформу AI-агентов Amazon Bedrock AgentCore, стремясь упростить для корпоративных клиентов процесс создания и мониторинга интеллектуальных агентов.

На ежегодной конференции AWS re:Invent компания представила ряд новых функций AgentCore. Среди них — инструменты для управления границами действий AI-агентов, их памятью и механизмами оценки.

Одно из ключевых обновлений — функция Policy в AgentCore. Она позволяет пользователям устанавливать ограничения на взаимодействие агентов с помощью естественного языка. Эти ограничения интегрируются с AgentCore Gateway, который связывает AI-агентов с внешними инструментами. Policy автоматически проверяет каждое действие агента и блокирует те, что нарушают установленные правила.

Функция Policy дает разработчикам возможность задавать правила доступа к определенным внутренним данным или сторонним приложениям, таким как Salesforce или Slack. Дэвид Ричардсон, вице-президент AgentCore, пояснил, что эти границы могут включать разрешение агенту автоматически оформлять возврат средств на сумму до 100 долларов, но требовать вмешательства человека для более крупных сумм.

AWS также анонсировала AgentCore Evaluations — набор из 13 готовых систем для оценки AI-агентов. Они отслеживают такие параметры, как точность, безопасность и корректность выбора инструментов. Кроме того, разработчики получают возможность использовать эти системы как основу для создания собственных функций оценки.

«Это обновление действительно поможет развеять основные опасения, связанные с развертыванием агентов, — отметил Ричардсон, говоря о новых возможностях оценки. — Многие хотят иметь такую функциональность, но ее разработка весьма трудоемка».

Кроме того, AWS внедряет в AgentCore функцию AgentCore Memory. Эта возможность позволяет агентам накапливать информацию о пользователях со временем, например, их предпочтения в отношении перелетов или отелей, и использовать эти данные для принятия будущих решений.

«Благодаря этим трем направлениям мы продолжаем итеративно развивать AgentCore на разных уровнях, — подчеркнул Ричардсон. — Обеспечивая взаимодействие с существующими системами с помощью Policy, повышая мощность агентов с помощью AgentCore Memory и помогая командам разработчиков совершенствовать агентов».

Хотя AI-агенты сейчас находятся на пике популярности в индустрии, некоторые эксперты считают, что эта технология не будет долговечной. Однако Ричардсон полагает, что инструменты, разрабатываемые AgentCore, способны выдержать стремительные изменения рынка и новые тенденции.

«Возможность использовать возможности рассуждения моделей, дополненные выполнением реальных задач через инструменты, представляется устойчивым паттерном, — считает Ричардсон. — Способ реализации этого паттерна, безусловно, будет меняться. Мы чувствуем себя готовыми к этому».