Amazon Bedrock

Web 搜尋

將您的 AI 代理程式和應用程式連接至 Web。可供追蹤的引用結果，預設為零資料輸出。

開始使用

閱讀文件

為何選擇 Web 搜尋？

模型在訓練時即已凍結。您的代理程式不必如此。

Web 搜尋會接收自然語言查詢，並傳回帶有摘要片段與來源詳細資料的排名結果，讓您的代理程式能以這些資料為依據來作出回應並加以引用。

它在 AWS 內部執行，既是 Amazon Bedrock 上的伺服器端工具，也是 AgentCore 閘道上的受管目標。

查看使用 Web 搜尋的兩種方式

優勢

為什麼團隊選擇 Web 搜尋而非第三方提供者。

預設情況下，Web 搜尋提供零資料輸出，因此您的資料永遠不會離開您的 AWS 環境。查詢由 Amazon 營運的 Web 索引提供服務，請求路徑中沒有第三方搜尋提供者，且處理嚴格在區域內進行，沒有跨區域路由。Web 搜尋繼承 Amazon Bedrock 的合規態勢，包括 SOC 1/2/3、ISO 27001、HIPAA 資格、FedRAMP High 和 PCI DSS，這消除了第三方提供者需要進行的單獨安全性和法律審查。

Web 搜尋使用您現有的 AWS 憑證，因此不需要佈建新的 API 金鑰，也不需要採用獨立的 SDK。它會成為您現有 OpenAI 相容呼叫上的單一參數，無需定義函數結構描述，也沒有用戶端工具使用迴圈，這消除了第三方提供者在第一次查詢執行之前所需的供應商導入、合約和金鑰管理。在 AgentCore 上，它是閘道上的受管 MCP 連接器，可從任何相容 MCP 的用戶端存取，包括 Strands Agents、LangChain、LangGraph 和 CrewAI。

Web 搜尋由 Amazon 運作的 Web 索引提供支援，涵蓋數十億份文件並持續更新。它將該索引與內建的 Amazon 知識圖譜結合，該知識圖譜錨定某個領域中的實體及其之間的關聯。當問題有明確答案時，知識圖譜會以高度信心提供答案，而不是讓模型從頁面片段重建。相同的基礎結構支援 Alexa+、Kiro 和 Amazon Quick。

結果會包含摘要片段以及代理程式歸因所需的來源詳細資料，例如頁面 URL、標題和發布日期。Web 搜尋會傳回素材；模型或代理程式會決定要引用什麼以及如何顯示。

使用 Web 搜尋的兩種方式

選擇您的代理程式已在其上執行的介面。

Amazon Bedrock 上的 Web 搜尋

原生的伺服器端工具。將 Web 搜尋加入 Responses API 呼叫的工具陣列中，Bedrock 會在伺服器端執行完整迴圈，搜尋 Amazon 的索引和知識圖譜，並在單一 API 呼叫中傳回具備引用資訊的有依據回應。支援 OpenAI GPT-5.4 及更新版本。

進一步了解

Amazon Bedrock AgentCore 上的 Web 搜尋

AgentCore 閘道上的一個目標，透過 MCP 公開。管理員只要新增一次 Web 搜尋，每個連接的代理程式就能從任何相容 MCP 的用戶端 (包括 Strands Agents、LangChain、LangGraph 和 CrewAI) 進行呼叫，為您的代理程式執行的任何模型提供依據。

進一步了解

客戶

團隊如何將 Web 搜尋投入生產環境。

在 Halo Ai，資料是我們風險情報平台的基礎。Amazon AgentCore Web 搜尋讓我們能存取即時的公開資訊，有助於豐富饋送至我們情報、推理和持續監控能力的資料。這有助於我們實現對客戶的承諾：「大規模的驗證信任」。

Nagy Ghobrial

CTO，Halo AI

Prox 的自主研究代理程式使用 Amazon Bedrock AgentCore 上的 Web 搜尋，來了解買家說了些什麼，以及競爭對手如何定位其替代方案。在 7 月，Prox 在超過 5,800 個研究工作階段和近 75,000 次成功的搜尋呼叫中使用 Web 搜尋，其中 99.8% 在不到一秒內完成。

Dima Yanovsky

創辦人暨執行長，Prox Inc