让 AI 工作空间更智能：Amazon Quick Suite 集成博查搜索实践

引言 （企业 AI 助手的“信息孤岛“挑战）

在数字化转型的浪潮中，企业对智能化工作空间的需求日益迫切。Amazon Quick Suite 作为 AWS 推出的新一代 agentic AI 驱动的数字工作空间，正在重新定义企业用户与数据、知识的交互方式。它不仅提供强大的商业智能分析能力，更通过 AI 助手将洞察转化为行动，让每个员工都能拥有一个智能化的工作伙伴。

然而，AI 助手的能力边界很大程度上取决于其获取信息的能力。企业用户在日常工作中面临多样化的信息检索需求：产品经理需要追踪实时市场动态和行业新闻，研发团队需要查询技术文档和学术论文，管理层需要获取经过智能排序的高质量决策参考。如何让 Quick Suite 的 AI 助手具备这种多场景、高质量的信息检索能力，是提升用户体验的关键。

本文将介绍如何借助博查搜索的能力，让用户可以在 Amazon Quick Suite 的统一 Chat Agent 界面中获得实时网络搜索能力，同时保持企业级的安全性和可扩展性。

Amazon Quick Suite：Agentic AI 驱动的数字工作空间

Amazon Quick Suite 是一个由Agentic AI 驱动的数字工作空间，为企业用户提供一组代理式团队成员，他们可以快速回答工作中的问题并将答案转化为操作。

Amazon Quick Suite 是一个全面的、由生成式 AI 驱动的商业智能平台，可轻松分析数据、创建可视化、自动化工作流程并在整个组织内进行协作。该服务将传统商业智能功能与现代 AI 助手相结合，无需机器学习专业知识即可使用。您可以连接到多样化的数据源、创建交互式仪表板、构建智能自动化，并通过与 AI 代理的自然语言对话获得即时洞察。

Quick Suite 包含五项集成功能，协同运作：Amazon Quick Sight 用于数据可视化，Amazon Quick Flows 用于工作流自动化，Amazon Quick Automate 用于流程优化，Amazon Quick Index 用于数据发现，以及 Amazon Quick Research 用于综合分析。该平台超越了传统商业智能的范畴，通过浏览器、Slack 和 Microsoft Office 应用程序的扩展，将 AI 助手直接集成到您现有的工具中。

博查搜索：为企业 AI 打造的智能搜索引擎

公司概况

博查搜索（Bocha）是一家专注于世界知识搜索引擎与语义排序技术的技术公司，面向 AI 应用提供高质量、高覆盖、低时延的联网检索服务。公司目前服务超过 30,000+ 泛企业用户，接入 100,000+ AI 应用，在金融、政务、教育、企业、车机等各个行业均有落地。

核心产品

博查搜索提供三大核心产品：

（1）Web Search API（主力产品）

• 多模态混合搜索（网页+新闻+百科+视频+机酒）
• IndexNow 秒级收录网页
• Summary 长文返回，支持指定时间、指定域
• 支持 API、MCP、SDK 多种调用方式
• 接入 Coze、Dify、火山引擎等工作流

（2）Semantic Reranker（语义排序引擎）

• 自研深度语义理解模型，优化检索结果前 N 条的相关性
• 模型友好、高相关性、适合智能体场景

（3）BochaDB（企业级知识索引）

• 支持企业内部知识库统一索引
• 提供结构化搜索、内容审查、访问控制
• 支持本地部署/私有云方案

技术优势

典型应用场景

博查搜索主要服务以下客户类型：

• AI 产品方：模型公司、智能体产品、App/插件应用
• 政务平台：城市大脑、政务问答、政府网站智能搜索
• 大型企业：银行、保险、医药、互联网公司
• 研发团队：高校研究机构、开发者社区

典型解决方案包括：模型联网问答（RAG）检索、智能客服与智能问答底座、多源信息聚合与企业搜索、行业知识库与垂直搜索能力。

解决方案：通过 AgentCore Gateway 集成博查搜索

我们的解决方案采用模块化架构，通过 Amazon Bedrock AgentCore Gateway 作为统一的工具服务器，将博查搜索服务集成到 Amazon Quick Suite 中。架构如下图所示：

架构亮点

1. 统一认证：使用 Amazon Cognito Service-to-Service 认证，Quick Suite 只需配置一次
2. 模块化设计：每个服务/工具独立部署为 AWS Lambda 函数，互不影响
3. 灵活扩展：通过 AgentCore Gateway Targets 机制，可以轻松添加新的服务/工具
4. 安全管理：所有 API Keys 通过 Lambda 环境变量管理，不暴露在代码中

实施指南

前置条件

在开始之前，请确保您具备以下条件：

• AWS 账户，具有创建 IAM 角色和策略的权限
• Amazon Quick Suite 访问权限（Author Pro 订阅）
• 博查的 API Keys
• 本地开发环境：
• AWS CLI 已配置（aws configure）
• Python 3.9 或更高版本
• jq（JSON 处理工具）

实施步骤

第一步：准备开发环境

首先，克隆项目代码并设置 Python 虚拟环境：

# 克隆项目git clone https://github.com/xina0311/amazon-quick-suite-web-search-integration.git
cd amazon-quick-suite-web-search-integration

# 创建并激活 Python 虚拟环境
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

# 安装 Python 依赖
pip install -r requirements.txt

# 验证安装
python3 -c "import boto3, requests; print('✓ 依赖安装成功')"

第二步：部署基础设施

运行自动化脚本部署 Amazon Cognito 和 AgentCore Gateway：

./deploy_infrastructure.sh us-east-1

这个脚本将自动完成以下任务：

1. 创建 Cognito User Pool 和 App Client（用于 Service-to-Service 认证）
2. 创建 Amazon Bedrock AgentCore Gateway
3. 配置 Cognito JWT 认证
4. 生成配置文件 txt

部署完成后，记录以下信息（保存在 config.txt 中）：

• Gateway URL
• Client ID
• Client Secret
• Token URL

第三步：部署博查搜索服务

cd providers/bocha

# 设置 API Keyexport BOCHA_API_KEY="your-bocha-api-key"# 部署 Lambda 函数
./deploy.sh

# 测试 Lambda 功能
./test_lambda.sh

测试成功后，您将看到类似以下的搜索结果：

✓ 测试 1 通过

响应预览:
------------------------------------------------------------
# 博查 Web Search 结果

共找到 3 个结果

## 1. 亚马逊CEO解读Bedrock新功能AgentCore...
**链接:** https://...
**摘要:** Amazon Bedrock AgentCore推出新功能...
------------------------------------------------------------

将博查添加到 Gateway：

python3 add_target.py
./test_target.sh

第四步：在 Amazon Quick Suite 中配置 MCP Integration

1. 登录 Amazon Quick Suite 控制台
2. 导航到 Integrations → Actions → Model Context Protocol
3. 点击 “+” 创建新的 Integration

填写以下信息：

Name:

AI Web Search

Description:

This integration provides three specialized AI-powered web search tools for different information retrieval needs.

Tool is BochaWebSearchTarget___bocha_web_search. This tool specializes in real-time web content search. It excels at finding breaking news, latest articles, current events and up-to-date information from the internet. Best choice when you need the most recent news stories or want to know what is happening right now on any topic.

Guidelines for tool selection - Use BochaWebSearchTarget when users ask about news, current events or recent happenings. Use MetasoWebSearchTarget when users need research papers, academic content, technical docs or specific media types. Use CloudswayWebSearchTarget when users want intelligent search with relevance ranking or need time-filtered results.

MCP Server Endpoint: 从 config.txt 复制 GATEWAY_URL

Authentication Type: 选择 “Service authentication”

Client ID: 从 config.txt 复制

Client Secret: 从 config.txt 复制

Token URL: 从 config.txt 复制

4. 点击 Save 保存配置
5. 等待 1-2 分钟，状态变为 “Available”
6. 查看 Available Actions，确认看到搜索工具

第五步：实际使用示例

配置完成后，您可以在 Amazon Quick Suite 的 Chat Agent 中使用博查搜索。

1. 为chat agent添加博查搜索工具

2. Chat Agent 将调用博查搜索工具，返回最新的新闻和文章。

查找关于 Amazon Bedrock AgentCore 的最新信息

从 Response events 中可以看到，Chat Agent 识别用户需求后，自动调用了博查搜索 API（BochaWebSearchTarget），从 AI_Web_Search 获取最新信息，并基于搜索结果生成回答。

总结

本文展示了如何利用 Amazon Bedrock AgentCore Gateway 和 Model Context Protocol (MCP) 将专业的智能搜索能力集成到 Amazon Quick Suite 中，为企业 AI 工作空间提供强大的信息检索能力。博查搜索提供的多模态混合搜索、秒级内容收录和语义排序能力，为 Quick Suite 的 AI 助手提供了高质量、低时延的信息检索支持。

通过这一技术集成方案，我们实现了：

• 统一的用户体验：用户无需在多个工具间切换，在 Quick Suite 的 Chat Agent 中即可完成所有搜索需求
• 企业级的安全管理：通过 Amazon Cognito Service-to-Service 认证和环境变量管理 API Keys，确保访问控制和密钥安全
• 灵活的架构设计：模块化的 Lambda 函数和 Gateway Targets 机制，让您可以轻松添加更多搜索服务或其他第三方工具
• 开箱即用的部署：提供完整的自动化脚本和详细文档，大幅降低集成门槛

Amazon Quick Suite 通过开放的 MCP 协议，为企业构建了一个可扩展的 AI 工作空间平台。您可以使用相同的技术架构集成更多专业服务，真正打造符合企业需求的智能化数字工作空间。

*前述特定亚马逊云科技生成式人工智能相关的服务目前在亚马逊云科技海外区域可用。亚马逊云科技中国区域相关云服务由西云数据和光环新网运营，具体信息以中国区域官网为准。

本篇作者

AWS 架构师中心： 云端创新的引领者 探索 AWS 架构师中心，获取经实战验证的最佳实践与架构指南，助您高效构建安全、可靠的云上应用