Websuche
Verbinden Sie Ihre KI-Agenten und Anwendungen mit dem Internet. Zitierte Ergebnisse, die Sie nachverfolgen können, wobei standardmäßig kein Datenausgang erfolgt.
Warum Websuche?
Modelle werden zum Zeitpunkt des Trainings eingefroren. Ihre Agenten müssen das nicht.
Die Websuche verwendet eine Abfrage in natürlicher Sprache und gibt nach Rang sortierte Ergebnisse zurück, die das Snippet und die Quellinformationen enthalten, die Ihr Agent benötigt, um eine Antwort zu grounden und zu zitieren.
Sie läuft innerhalb von AWS, als serverseitiges Tool auf Amazon Bedrock und als verwaltetes Ziel auf AgentCore Gateway.
Vorteile
Warum Teams zur Websuche greifen und nicht zu einem Drittanbieter.
Standardmäßig bietet die Websuche keinen Datenausgang, sodass Ihre Daten niemals Ihre AWS-Umgebung verlassen. Abfragen werden über einen von Amazon betriebenen Webindex ohne Drittanbieter im Anforderungspfad bedient, und die Verarbeitung erfolgt ausschließlich regional ohne regionsübergreifendes Routing. Die Websuche übernimmt den Compliance-Status von Amazon Bedrock, einschließlich SOC 1/2/3, ISO 27001, HIPAA-Zulassung, FedRAMP High und PCI DSS, wodurch die separate sicherheitstechnische und rechtliche Überprüfung entfällt, die ein Drittanbieter erfordern würde.
Die Websuche verwendet Ihre vorhandenen AWS-Anmeldeinformationen, sodass keine neuen API-Schlüssel bereitgestellt und kein separates SDK eingebunden werden muss. Es wird zu einem einzigen Parameter für den OpenAI-kompatiblen Aufruf, den Sie bereits tätigen, ohne dass ein Funktionsschema definiert werden muss und ohne clientseitige Tool-Nutzungsschleife, wodurch das Onboarding, die Verträge und die Schlüsselverwaltung eines Drittanbieters entfallen, bevor die erste Abfrage überhaupt ausgeführt wird. Bei AgentCore handelt es sich um einen verwalteten MCP-Connector am Gateway, der von jedem MCP-kompatiblen Client aus erreichbar ist, einschließlich Strands Agents, LangChain, LangGraph und CrewAI.
Die Websuche wird durch einen von Amazon betriebenen Webindex unterstützt, der Milliarden von Dokumenten umfasst und kontinuierlich aktualisiert wird. Sie kombiniert diesen Index mit einem integrierten Amazon Knowledge Graph, der die Entitäten in einer Domain zusammen mit den Verbindungen zwischen ihnen verankert. Wenn eine Frage eine eindeutige Antwort hat, liefert der Wissensgraph diese mit hoher Zuverlässigkeit, anstatt das Modell dazu zu bringen, sie aus Seitenfragmenten zu rekonstruieren. Alexa+, Kiro und Amazon Quick werden von derselben Infrastruktur betrieben.
Die Ergebnisse werden mit dem Snippet und den Quelldetails zurückgegeben, die ein Agent benötigt, um sie zuzuordnen, z. B. die Seiten-URL, der Titel und das Veröffentlichungsdatum. Die Websuche gibt das Material zurück; das Modell oder der Agent entscheidet, was zitiert und wie es angezeigt wird.
Zwei Möglichkeiten, die Websuche zu verwenden
Wählen Sie die Oberfläche aus, in der Ihr Agent bereits läuft.
Websuche in Amazon Bedrock
Ein natives, serverseitiges Tool. Fügen Sie die Websuche zum Tools-Array eines Responses-API-Aufrufs hinzu, und Bedrock führt die gesamte Schleife serverseitig durch, durchsucht den Index und den Wissensgraph von Amazon und gibt die fundierte Antwort mit ihren Zitaten in einem einzigen API-Aufruf zurück. Wird in OpenAI GPT-5.4 und höher unterstützt.
Websuche in Amazon Bedrock AgentCore
Ein Ziel auf AgentCore Gateway, das über MCP verfügbar gemacht wird. Ein Administrator fügt die Websuche einmal hinzu und jeder angebundene Agent kann sie von jedem MCP-kompatiblen Client aus aufrufen, einschließlich Strands Agents, LangChain, LangGraph und CrewAI, und dabei jedes Modell grounden, das Ihr Agent ausführt.
Kunden
Wie Teams die Websuche in der Produktion einsetzen.
Bei Halo Ai bilden Daten die Grundlage unserer Risk-Intelligence-Plattform. Die Websuche von Amazon AgentCore bietet uns Zugriff auf aktuelle öffentliche Informationen, die dazu beitragen, die Daten zu bereichern, die unsere Intelligenz-, Reasoning- und kontinuierlichen Überwachungsfunktionen unterstützen. Dies hilft uns, unser Kundenversprechen von Verified Trust at Scale einzuhalten.
Nagy Ghobrial
CTO, Halo AI
Die autonomen Forschungsagenten von Prox verwenden die Websuche in Amazon Bedrock AgentCore, um zu verstehen, was Käufer sagen und wie Wettbewerber ihre Alternativen positionieren. Im Juli nutzte Prox die Websuche in mehr als 5 800 Recherchesitzungen und fast 75 000 erfolgreichen Suchanfragen, wobei 99,8 % in weniger als einer Sekunde abgeschlossen wurden.
Dima Yanovsky
Gründer und CEO, Prox Inc
Exaforce basiert vollständig auf AWS. Die Anreicherung einer Erkennung mit Reputationsdaten zu den betroffenen IPs und Domains bedeutete also, den Stack zu verlassen, wo uns jede Suche Geld und Zeit kostete. Die Websuche in Amazon Bedrock hat diesen Schritt zurück in unseren eigenen Stack gebracht und den Lieferantenvertrag, die externe Integration und die zusätzliche Latenz überflüssig gemacht.
Jakub Pavlik
Mitgründer und technischer Leiter, ExaforceRessourcen
Häufig gestellte Fragen
Erste Schritte
Wählen Sie die Oberfläche aus, auf der Ihr Agent läuft, und folgen Sie den Anweisungen.
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