Kompleksowa platforma agentów AI - Amazon Bedrock AgentCore
AWS konsekwentnie udowadnia, że przyszłość AI nie kończy się na generowaniu tekstu. Na ostatnim AWS Summit w Nowym Jorku zaprezentowano nową usługę Amazon Bedrock AgentCore – infrastrukturę do uruchamiania i zarządzania agentami AI. To rozwiązanie stworzone z myślą o tym, by agenci AI mogli realnie działać: wykonywać zadania, łączyć się z firmowymi narzędziami, analizować dane, przetwarzać instrukcje i podejmować decyzje, a nie tylko odpowiadać na pytania.
Na czym polega Amazon Bedrock AgentCore?
Amazon Bedrock AgentCore to infrastruktura dla agentów AI, stworzona z myślą o ich wdrażaniu w środowiskach produkcyjnych. Jej celem jest uproszczenie budowy i operacyjnego uruchamiania agentów AI, którzy nie tylko prowadzą konwersacje, ale również wykonują zadania.
W porównaniu do innych rozwiązań AWS, ważną różnicą jest to, że Amazon Bedrock AgentCore współpracuje z modelami językowymi (np. Claude, Mistral, Llama), ale ich nie udostępnia. Modele te można podłączyć przez usługę Amazon Bedrock, a AgentCore odpowiada za całą „otoczkę operacyjną”: sesje agenta, pamięć, interpretację kodu, dostęp do narzędzi i internetu, autoryzację oraz monitoring. To zestaw modułów, który pozwala uruchamiać agentów AI w środowisku produkcyjnym bez konieczności budowania własnej architektury od podstaw.
Jak działa Amazon Bedrock AgentCore?
Działanie infrastruktury opiera się na spójnej architekturze złożonej z siedmiu modułów, z których każdy odpowiada za inny aspekt działania agenta. Kluczowym punktem jest runtime, czyli skalowalne, bezserwerowe środowisko, które uruchamia agenta AI w ramach odseparowanej, bezpiecznej sesji. Każda sesja może trwać nawet osiem godzin, co oznacza, że agent może prowadzić złożone interakcje, pamiętać wcześniejsze kroki i utrzymywać pełen kontekst działania.
Dodatkowo AgentCore zapewnia wbudowaną pamięć, która przechowuje informacje w dwóch trybach: krótkoterminowym (dla bieżącej sesji) i trwałym (dla kontynuowania relacji z użytkownikiem lub procesem w przyszłości). Co ważne, firma nie musi konfigurować zewnętrznej bazy wektorowej ani systemu zarządzania wiedzą, pamięć jest elementem platformy.
Moduł Gateway działa jako warstwa tłumacząca zasoby takie jak API, funkcje Lambda czy narzędzia zewnętrzne (np. Jira, Slack, Salesforce) na standard Model Context Protocol (MCP). Dzięki temu agent rozumie, jak uruchomić dane narzędzie, z jakich danych może korzystać i w jakim kontekście podejmować decyzje.
Nieodłącznym elementem działania agenta jest też Interpreter, który umożliwia mu uruchamianie kodu w języku Python lub JavaScript w kontrolowanym środowisku. Oznacza to, że agent może przeliczyć dane, napisać własny skrypt lub dokonać transformacji bez ingerencji człowieka.
Z kolei Browser to narzędzie, które umożliwia agentowi AI dostęp do internetu jako rzeczywiste przeszukiwanie i analizowanie stron w sandboxie.
Bezpieczeństwo i zarządzanie dostępem zapewnia moduł Identity, który integruje się z systemami tożsamości, pozwalając agentowi działać w ramach ustalonych polityk, z autoryzacją i kontrolą dostępu. To istotne w przypadku pracy z danymi poufnymi, złożonymi przepływami zatwierdzania lub środowiskami regulowanymi.
Całość dopełnia Observability czyli zestaw funkcji monitorujących, logujących i analizujących zachowanie agentów. Od podstawowych logów po pełne ścieżki decyzyjne, od telemetryki po wskaźniki wydajności. Dzięki temu zespół ma pełną kontrolę nad tym, co dzieje się w środowisku agenta i może szybko reagować na anomalie
Dla kogo jest usługa i kiedy będzie dostępna?
Usługa kierowana jest do zespołów deweloperskich, inżynierów AI oraz firm, które budują własne agentowe rozwiązania oparte o modele językowe. Naszym zdaniem usługa znajdzie zastosowanie w zespołach odpowiedzialnych za automatyzację obsługi klienta, integrację między aplikacjami, analizę danych, wsparcie operacji wewnętrznych oraz w działach R&D rozwijających wewnętrzne narzędzia.
Obecnie usługa dostępna jest w wersji Preview w wybranych regionach AWS, w tym m.in. w Północnej Wirginii (us-east-1), Oregonie (us-west-2), Frankfurcie (eu-central-1) i Sydney (ap-southeast-2).
Planowane jest rozszerzenie dostępności usługi w kolejnych miesiącach 2025 roku, choć konkretna data nie została jeszcze ogłoszona. Zainteresowani użytkownicy mogą rozpocząć testowanie już teraz, korzystając z dokumentacji, SDK i przykładowych wdrożeń udostępnionych przez AWS.
Zaobserwuj nas na Linkedin, aby być na bieżąco z najnowszymi usługami AWS, praktycznymi zastosowaniami agentów AI oraz technologiami, które realnie wspierają automatyzację i rozwój środowisk chmurowych.
