На разработку демонстрационной версии вашего агента ушла неделя, а на переход к производству – шесть месяцев.

Для начала необходимо выбрать подходящую модель в сервисе Amazon Bedrock. Там представлены ведущие передовые модели и модели с открытым исходным кодом, включая Anthropic и OpenAI. Затем с помощью Amazon Bedrock AgentCore разверните логику агента на любой платформе (LangGraph, CrewAI, Strands, OpenAI Agents SDK) или в собственном решении. Благодаря управляемой среде выполнения, хранилищу и возможности подключения инструментов вы можете сосредоточиться на логике агента, а не на инфраструктуре.

Amazon Bedrock AgentCore – это управляемая платформа, предоставляющая для агентов ИИ среду выполнения, хранилище, а также возможности контроля идентификационных данных, наблюдаемости и интеграции с инструментами. Развертывание агентов в производственной среде происходит следующим образом: сначала разрабатывается агентная логика с использованием любой доступной платформы – LangGraph, CrewAI, Strands, OpenAI Agents SDK или собственного решения. Затем агенты подключаются к моделям в Amazon Bedrock и развертываются в управляемой среде выполнения AgentCore, где безопасность обеспечивается на уровне инфраструктуры с самого начала.

Разрыв между прототипом и производством возникает потому, что еще до того, как агенты смогут выполнить хотя бы одно действие, необходимо создать всю необходимую операционную инфраструктуру: среду выполнения, память, управление идентификацией, средства безопасности и наблюдаемости. AgentCore устраняет этот разрыв, предоставляя управляемую платформу с уровнем безопасности, соответствующим требованиям промышленной эксплуатации и обеспечиваемым на уровне инфраструктуры. Благодаря этому команды переходят от локальных сред разработки к развертыванию агентов без необходимости разрабатывать новую архитектуру.

AgentCore обеспечивает защиту на уровне инфраструктуры с помощью политик Cedar, которые оцениваются при каждом вызове инструмента и проверяются с помощью автоматизированных рассуждений. Эта же технология используется в Amazon S3 и AWS IAM. Управление мандатами осуществляется на уровне шлюза, и они никогда не передаются в контекст агента. Это обеспечивает детерминированный контроль, который агенты не могут обойти в процессе рассуждений.

Расходы на использование агентов и получение выводов в AWS распределяются по агентам на основе доверителя IAM и отображаются в вашем существующем счете AWS. Для автоматической оптимизации затрат в сервисе Amazon Bedrock доступны следующие возможности: кэширование промптов, интеллектуальная маршрутизация, дистилляция моделей и пакетный вывод. Распределение по агентам позволяет эффективно прогнозировать затраты, планировать бюджет и анализировать расходы на средства ИИ так же, как и при управлении любыми другими рабочими нагрузками. Использовать отдельную систему выставления счетов для инструментов ИИ не нужно.

Да. AgentCore поддерживает все модели и платформы на базе ИИ. В сервисе Bedrock можно свободно запускать продвинутые модели от таких поставщиков, как Anthropic, OpenAI, Amazon Nova и пр. Создавайте агенты на базе LangGraph, CrewAI, Strands, OpenAI Agents SDK или собственных платформ. Меняйте модели без необходимости выполнять рефакторинг агентов. Платформа обеспечивает независимость на уровне инфраструктуры, а не только на уровне API.