Demo agen Anda memakan waktu satu minggu. Produksi memakan waktu enam bulan.
Sebenarnya tidak perlu demikian. Lihat bagaimana tim membawa agen ke produksi, dengan cepat, dan dengan aman.
Sering mendengarnya?
- pilot agen AI korporasi tidak pernah mencapai produksi
- 88%
- korporasi akan menurunkan atau menonaktifkan agen AI otonom pada tahun 2027 karena kegagalan tata kelola
- 40%
- agen akan beroperasi di dalam korporasi Fortune 500 rata-rata pada tahun 2028, sehingga mendorong pertumbuhan agen yang signifikan
- 150.000+
- organisasi tidak dapat melihat cakupan penuh pengeluaran AI mereka
- 54%
Di antara hal berikut, manakah yang menghambat Anda? Dapatkan bantuan ahli dalam webinar mendatang.
Masalah umum muncul di hampir setiap organisasi yang membangun dan menjalankan agen dalam skala besar. Inilah cara menyelesaikannya.
Kesenjangan produksi
Berbulan-bulan digunakan untuk membangun identitas, memori, dan observabilitas untuk satu agen. Lalu tim berikutnya memulai dari awal. Platform terkelola menyediakan fondasinya sejak hari pertama, sehingga Anda dapat mengirim lebih cepat.
Titik buta tata kelola
Demo yang berfungsi bukanlah sistem yang dapat Anda andalkan, dan kesenjangan tata kelola hanya muncul dalam produksi. Terapkan kontrol atas apa saja yang dapat diakses dan dilakukan setiap agen, lalu lacak dan evaluasi perilakunya untuk membuktikan cara kerjanya.
Penyebaran agen
Seiring makin banyak tim yang membangun agen, jumlahnya bertambah lebih cepat daripada yang dapat dilacak oleh siapa pun. Tanpa pandangan sentral, tidak ada yang tahu apa yang ada, siapa yang memilikinya, atau siapa yang memiliki akses. Satu registri memberi Anda visibilitas untuk mengatur dan menggunakan kembali.
Biaya yang tidak dapat diprediksi
Pengeluaran agen yang tidak dapat Anda kaitkan adalah pengeluaran agen yang tidak dapat Anda kendalikan. Lacak setiap biaya terkait agen berdasarkan tim, proyek, dan tindakan agen. Tingkatkan penggunaan dengan mengetahui dengan tepat apa yang Anda belanjakan.
Kekhawatiran terhadap ketergantungan
Bangun dengan model terdepan seperti Anthropic, OpenAI, dan opsi open source yang terkemuka, semuanya dengan satu set kontrol yang terpadu. Tukar model atau kerangka kerja apa pun tanpa perlu memigrasikan platform, berapa pun jumlah agen AI yang Anda jalankan.
Agen coding terisolasi
Agen coding sangat kuat, tetapi terisolasi di mesin developer. Beri mereka runtime cloud dan memori bersama sehingga mereka bertahan, berbagi konteks, dan mengikuti pedoman tim Anda.
Bagaimana tim terkemuka membangun dan mengirimkan agen
Dari perusahaan rintisan hingga korporasi global, tim mempercayai AWS untuk memindahkan agen dari prototipe ke produksi dalam skala besar. Lihat kenapa.
Amazon Bedrock
Platform komprehensif untuk membangun dan menskalakan aplikasi dan agen AI dengan aman
Mulai melakukan deployment agen AI dalam skala besar
Amazon Bedrock
Tempat tepercaya untuk membangun AI.
Amazon Bedrock AgentCore
Kirim agen, bukan infrastruktur.
Bangun agen AI yang benar-benar diluncurkan
Pertanyaan yang sering diajukan
FAQ
Buka semuaMembangun agen AI di AWS dimulai dengan memilih model di Amazon Bedrock. Pilih dari berbagai model AI terdepan dan open source terkemuka, termasuk model dari Anthropic dan OpenAI Selanjutnya, gunakan Amazon Bedrock AgentCore untuk men-deploy logika agen Anda pada kerangka kerja apa pun (LangGraph, CrewAI, Strands, OpenAI Agents SDK, atau kerangka kerja khusus) AgentCore menyediakan runtime terkelola, memori, dan konektivitas alat sehingga Anda fokus pada logika agen, bukan infrastruktur.
Amazon Bedrock AgentCore adalah platform terkelola yang menyediakan runtime, memori, identitas, observabilitas, dan integrasi alat untuk agen AI. Anda men-deploy agen produksi dengan menulis logika agen menggunakan kerangka kerja apa pun (LangGraph, CrewAI, Strands, OpenAI Agents SDK, atau kerangka kerja khusus), menghubungkannya ke model di Amazon Bedrock, lalu men-deploy-nya ke runtime terkelola AgentCore dengan keamanan yang diterapkan di lapisan infrastruktur sejak hari pertama.
Kesenjangan produksi ada karena infrastruktur operasional (runtime, memori, identitas, keamanan, observabilitas) harus dibangun sebelum agen mengambil satu tindakan. AgentCore mengatasi masalah ini dengan menyediakan platform terkelola yang dilengkapi keamanan tingkat produksi yang diterapkan di lapisan infrastruktur. Tim beralih dari pengembangan lokal ke agen yang di-deploy tanpa merancang ulang arsitektur.
AgentCore memberlakukan keamanan di lapisan infrastruktur menggunakan kebijakan Cedar yang dievaluasi pada setiap panggilan alat dan diverifikasi oleh penalaran otomatis, teknologi yang sama di balik Amazon S3 dan AWS IAM. Kredensial dikelola di gateway dan tidak pernah memasuki loop agen. Hal ini memberikan penegakan deterministik sehingga agen tidak dapat mengakali penalaran.
Pengeluaran agen dan inferensi di AWS dikaitkan per agen oleh prinsipal IAM, terlihat pada tagihan AWS Anda yang ada. Amazon Bedrock menawarkan caching prompt, perutean cerdas, distilasi model, dan inferensi batch untuk mengoptimalkan biaya secara otomatis. Atribusi per agen berarti Anda dapat memperkirakan, menganggarkan, dan menjelaskan pengeluaran AI dengan cara yang sama seperti Anda mengelola beban kerja lainnya; tidak diperlukan sistem penagihan AI terpisah.
Ya. AgentCore netral terhadap model dan agnostik terhadap kerangka kerja. Jalankan model terdepan dari Anthropic, OpenAI, Amazon Nova, dan lainnya di Bedrock. Bangun agen dengan LangGraph, CrewAI, Strands, OpenAI Agents SDK, atau kerangka kerja khusus. Tukar model tanpa memfaktor ulang agen Anda. Platform melakukan decoupling pada lapisan infrastruktur, bukan hanya pada API.
Apakah Anda Menemukan Apa yang Anda Cari Sekarang?
Beri tahu kami agar kami dapat meningkatkan kualitas konten di halaman kami