Amazon Bedrock

Web 搜索

将您的智能体和应用程序连接至 Web。可跟踪的引用结果，且默认情况下不会发生数据外传。

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为什么要使用 Web 搜索？

模型在训练时被“冻结”。但您的智能体不必如此。

Web 搜索接收自然语言查询，并返回经过排序的结果；这些结果包含智能体生成响应及进行引用标注所需的摘要和来源详情。

它在 AWS 内部运行：可作为 Amazon Bedrock 上的服务端工具，也可作为 AgentCore 网关上的托管目标。

了解使用 Web 搜索的两种方式

优势

为什么团队会选择 Web 搜索，而非第三方服务商。

默认情况下，Web 搜索可确保数据不外传，即您的数据始终保留在您的 AWS 环境内。查询请求由亚马逊运营的 Web 索引提供支持，请求路径中不涉及任何第三方搜索服务商；所有处理过程均严格在同一区域内完成，不会进行跨区域路由。Web 搜索继承 Amazon Bedrock 的合规标准（包括 SOC 1/2/3、ISO 27001、HIPAA 合规性、FedRAMP High 以及 PCI DSS），从而免去了使用第三方服务商时需要的额外安全与法律审查。

Web 搜索直接使用您现有的 AWS 凭证，因此无需配置新的 API 密钥，也无需采用单独的软件开发工具包（SDK）。它被整合为您现有 OpenAI 兼容调用中的一个单一参数，无需定义函数模式，也无需在客户端设置工具调用循环。这省去了使用第三方服务商时通常所需的接入流程、合同签署及密钥管理等繁琐步骤。在 AgentCore 中，它表现为网关上的一个托管式 MCP 连接器，可供任何兼容 MCP 的客户端（包括 Strands Agents、LangChain、LangGraph 和 CrewAI）调用。

Web 搜索由亚马逊运营的 Web 索引提供支持，该索引涵盖数十亿份文档，并持续进行更新。它将该索引与内置的亚马逊知识图谱相结合，后者能够锚定特定领域内的实体及其相互关联。当问题有明确答案时，知识图谱可提供高置信度的解答，无需模型从网页片段中自行重构答案。为 Alexa+、Kiro 和 Amazon Quick 提供支持的基础设施也相同。

返回的结果包含内容摘要以及智能体进行引用标注所需的来源详情，例如页面 URL、标题和发布日期。Web 搜索负责返回相关资料；模型或智能体决定引用的内容及其显示方式。

使用 Web 搜索的两种方式

选择您的智能体当前的运行平台。

Amazon Bedrock 上的 Web 搜索

一种原生的服务器端工具。只需将 Web 搜索添加到 Responses API 调用的工具数组中，Bedrock 就会在服务器端自动完成整个循环，搜索亚马逊的索引和知识图谱，并在单次 API 调用中返回包含引用来源且基于事实依据的响应。支持 OpenAI GPT-5.4 及更高版本。

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Amazon Bedrock AgentCore 上的 Web 搜索

AgentCore 网关上的一个目标，通过 MCP 对外提供。管理员只需添加一次 Web 搜索，每个关联智能体就可以从任何兼容 MCP 的客户端（包括 Strands Agents、LangChain、LangGraph 和 CrewAI）对其进行调用，为您的智能体运行的任何模型提供事实依据。

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客户

各团队如何将 Web 搜索投入生产应用。

在 Halo AI，数据是我们风险情报平台的基础。Amazon AgentCore Web 搜索使我们能够及时获取公开信息，从而帮助丰富支撑我们情报分析、推理和持续监控能力的数据来源。这有助于我们实现对客户的承诺，即提供“大规模、经核实的可信度”。

Nagy Ghobrial

Halo AI 首席技术官

Prox 的自主研究智能体利用 Amazon Bedrock AgentCore 上的 Web 搜索来了解买家的反馈以及竞争对手对其替代产品的定位。7 月份，Prox 在超过 5800 次研究会话中使用了 Web 搜索功能，完成了近 75000 次成功的搜索调用，其中 99.8% 的请求在不到一秒钟内完成。

Dima Yanovsky

Prox Inc 创始人兼首席执行官