以下哪一項讓您停滯不前？ 在即將舉行的網路研討會中取得專家協助。
幾乎所有大規模建置和執行代理程式的組織都會遇到常見問題。以下是解決方法。
正式環境落差
為單一代理程式建置身分、記憶體和可觀測性需要好幾個月的時間。然後下一個團隊又從頭再來一遍。受管平台從第一天就為您提供這項基礎，讓您更快部署。
治理盲點
可運作的示範並非您可以依賴的系統，而治理缺口只會在正式環境中浮現。強制執行每個代理程式可存取和執行的範圍，然後透過追蹤與評估來驗證其行為。
代理程式擴增
隨著越來越多團隊投入建置，代理程式的數量增長速度快得讓任何人都難以追蹤。若缺乏集中化檢視，便無人知曉現有哪些代理程式、由誰負責，以及哪些人具備存取權限。單一註冊庫讓您掌握全貌，以進行治理與再利用。
成本難以預測
無法歸屬的代理程式支出，就是無法控制的代理程式支出。依團隊、專案和代理程式動作追蹤每一筆代理程式相關成本。在確切掌握支出的前提下擴大使用規模。
綁定疑慮
使用 Anthropic、OpenAI 等領先模型以及頂尖開源選項進行建置，只需一套控制機制。無需重新平台化即可更換任何模型或框架，無論您正在執行多少個代理程式。
孤立的程式碼代理
程式碼代理功能強大，但僅侷限於開發機器上。為它們提供雲端執行時期和共享記憶體，使其得以持續運行、共享上下文，並遵循您團隊的規範。
領先團隊如何建置與部署代理程式
從新創公司到全球企業，團隊信賴 AWS 將代理程式從原型推向大規模正式環境。了解原因。
Amazon Bedrock
安全建置與擴展 AI 應用程式和代理程式的全方位平台
開始大規模部署 AI 代理程式
Amazon Bedrock
值得信賴的 AI 建置平台。
Amazon Bedrock AgentCore
部署代理程式，而非基礎結構。
建置真正能上線的 AI 代理程式
常見問答集
常見問答集
全部開啟在 AWS 上建置 AI 代理程式的第一步是在 Amazon Bedrock 上選取模型。從領先的前沿和開源模型中選擇，包括 Anthropic 和 OpenAI。接著使用 Amazon Bedrock AgentCore 在任何框架 (LangGraph、CrewAI、Strands、OpenAI Agents SDK 或自訂) 中部署您的代理程式邏輯。AgentCore 提供受管的執行環境、記憶體和工具連接，讓您專注於代理程式邏輯，而非基礎結構。
Amazon Bedrock AgentCore 是一個受管平台，為 AI 代理程式提供執行時期、記憶體、身分、可觀測性和工具整合。部署正式環境代理程式的方式為：在任何框架 (LangGraph、CrewAI、Strands、OpenAI Agents SDK 或自訂) 中編寫代理邏輯，連接至 Amazon Bedrock 上的模型，並部署到 AgentCore 的受管執行時期，從第一天起即在基礎結構層強制執行安全性。
正式環境落差之所以存在，是因為在代理程式執行任何動作之前，必須先建置營運基礎結構 (執行時期、記憶體、身分、安全性、可觀測性)。AgentCore 提供在基礎結構層強制執行生產級安全性的受管平台，消除了此一落差。團隊無需重新架構即可從本機開發推進至已部署的代理程式。
AgentCore 在基礎結構層級強制執行安全性，使用 Cedar 政策對每次工具呼叫進行評估，並透過自動推理進行驗證，這與支撐 Amazon S3 和 AWS IAM 的技術相同。憑證在閘道端進行管理，永遠不會進入代理程式迴圈。這提供了確定性的強制執行，代理程式無法透過推理繞過。
AWS 上的代理程式和推論支出會按 IAM 主體歸屬於每個代理程式，並顯示在您現有的 AWS 帳單上。Amazon Bedrock 提供提示快取、智慧路由、模型蒸餾和批次推論，可自動最佳化成本。按代理歸屬意味著您可以像管理任何其他工作負載一樣預測、編列預算並說明 AI 支出；無需獨立的 AI 計費系統。
可以AgentCore 不受模型和框架限制。在 Bedrock 上執行來自 Anthropic、OpenAI、Amazon Nova 及其他供應商的前沿模型。使用 LangGraph、CrewAI、Strands、OpenAI Agents SDK 或自訂框架建置代理程式。無需重構代理程式即可更換模型。該平台在基礎結構層進行解耦，而非僅在 API 層。
找到今天所需的資訊了嗎？
歡迎告知，以便我們改善頁面內容品質