AWS发布Amazon Bedrock AgentCore新功能，强化AI代理开发

快速阅读: AWS在2025年re:Invent大会宣布Amazon Bedrock AgentCore新进展，包括“Policy in AgentCore”设定操作边界、AgentCore Evaluations评估性能、增强记忆能力等，确保代理安全自主运行，提供自然语言政策编写和情景学习功能。

在2025年的re:Invent大会上，AWS宣布了其构建和部署代理平台Amazon Bedrock AgentCore的新进展。面对全球对AI规范设置的关注，新的“Policy in AgentCore”功能允许软件开发团队为代理设定操作边界。AgentCore Evaluations功能使软件工程团队能够了解代理在实际部署场景中的表现情况。此外，还推出了增强的记忆能力，使得代理能够“从经验中学习”，并随时间改进。

AWS提醒，尽管代理自主推理和行动的能力使它们变得强大且极具潜力，但企业必须建立严格的控制和指南，以创建安全的功能系统，防止未经授权的数据访问和不当互动，避免可能引发的系统级错误。即使在谨慎提示下，代理仍会犯下现实世界的错误，这些错误可能产生严重后果。为此，AWS致力于确保代理在自主运行时能保持在规定的界限内。通过自然语言政策编写，提供了一种更为直观和用户友好的方法，让用户能够用自然语言描述规则，而非编写正式的政策代码。例如，“当退款金额超过1,000美元时，阻止所有客户退款”的简单政策可以得到一致的实施和执行，遵循亚马逊的“信任但验证”原则。这将使代理在自主操作的同时保持适当的监督。

AI代理行为分析

与传统软件相比，使用AI代理进行软件度量需要复杂的数据科学流程、主观评估和持续的实时监控，每次代理更新或模型更改都会增加这一挑战。软件开发团队可以在测试和生产过程中利用评估设置警报，以实现主动的质量监控。

代理核心记忆功能

AWS还提到，AgentCore Memory提供了一个关键特性，使代理能够随着时间建立起对用户的连贯理解。现在，AgentCore Memory推出了一项新的“情景功能”，允许代理从过去的经历中学习，并将这些见解应用于未来的互动中。AWS举了一个例子，说明代理在乘客独自出行时提前45分钟预订机场交通，而在三个月后，当乘客带孩子出行时，代理会记得这个细节并提前更多时间安排。虽然大多数人在飞行前会记住主要的旅行细节，并覆盖任何代理错误，但随着我们越来越依赖这些服务，未来可能会更加欣赏这种功能。目前还处于早期阶段，让我们继续与代理合作，看看会发生什么。

(以上内容均由Ai生成)