Amazon Bedrock Agents
W pełni zarządzana platforma AWS do budowy autonomicznych agentów AI w ramach Amazon Bedrock i wykonywania kodu w sandboksie.
Dostępność regionalna
- us-east-1
- us-west-2
- us-east-2
- eu-central-1
- eu-west-1
- eu-west-3
- eu-north-1
- ap-northeast-1
- ap-northeast-2
- ap-southeast-1
- ap-southeast-2
- ap-south-1
- ca-central-1
- sa-east-1
- AWS GovCloud (US)
Opis
Historia i rozwój
AWS zapowiedział Agents for Amazon Bedrock w lipcu 2023 jako preview, a w listopadzie 2023 (re:Invent) usługa przeszła w fazę GA wraz z Knowledge Bases. W 2024 dodano sesyjną pamięć krótkoterminową, a w grudniu 2024 — multi-agent collaboration (supervisor + specialized agents). W 2025 AWS rozszerzył ofertę o Amazon Bedrock AgentCore — komplementarny runtime do wdrażania agentów zbudowanych w dowolnym frameworku open-source (LangGraph, CrewAI, Strands Agents) z izolowanymi środowiskami wykonawczymi. Bedrock Agents (managed builder) i AgentCore (deploy/operate) są pozycjonowane jako dwie warstwy tej samej oferty agentowej AWS.
Architektura agentów
Agent definiowany jest przez model bazowy (Claude, Llama, Mistral, Nova, DeepSeek dostępne w Bedrock), prompty instrukcji oraz action groups — zbiory API/funkcji dostarczane jako Lambda + OpenAPI schema lub return-of-control. RAG realizowany jest przez Bedrock Knowledge Bases — managed RAG z embeddingami Titan/Cohere i obsługą vector stores: OpenSearch Serverless, Aurora PostgreSQL (pgvector), Pinecone, Redis Enterprise, MongoDB Atlas. Multi-agent supervisor orkiestruje sub-agentów według logiki LLM lub deterministycznych routing rules.
Bezpieczeństwo i enterprise
Bedrock Agents działa w ramach VPC klienta z VPC Endpoints (AWS PrivateLink), wspiera szyfrowanie KMS (CMK), uwierzytelnianie IAM, Guardrails (content filtering, PII redaction, prompt injection protection) oraz Bedrock Model Invocation Logs do CloudWatch / S3. Code Interpretation wykonuje się w izolowanym sandboksie Firecracker. Dostępny w regionach AWS m.in. us-east-1, us-west-2, eu-central-1, ap-northeast-1, AWS GovCloud.
MLOps LifecycleMLOps LifecyclePełny cykl życia modelu: rejestr, feature store, prompt management, monitoring i human-in-the-loop.
Zarządzanie promptami
Monitoring
Human-in-the-Loop
Dane i wiedzaZarządzanie danymi i wiedząKonektory danych, integracja z bazami wektorowymi, native vector search i mechanizmy zarządzania danymi (PII, provenance, dane syntetyczne).
ZastosowaniaZastosowania AIDziedziny i scenariusze zastosowania, do których platforma jest najlepiej dopasowana – od RAG i fine-tuningu po zastosowania naukowe.
BezpieczeństwoBezpieczeństwo EnterpriseZestaw certyfikacji, kontroli dostępu oraz funkcji ochrony danych, kluczowych dla wdrożeń korporacyjnych i zachowania prywatności w chmurze.
Ekosystem deweloperskiEkosystem DeweloperskiZasoby wspierające programistów: dostępne biblioteki SDK, wspierane języki programowania oraz funkcje infrastrukturalne i metody wdrażania modeli.
Cennik i model biznesowyCennik i model biznesowyModele rozliczeń (usage-based, provisioned throughput), limity zasobów oraz parametry SLA (uptime, poziomy wsparcia).
Modele cenowe
Limity zasobów
SLA i wsparcie