本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。
# 平台
代理式 AI 平台提供部署、擴展和管理生產級代理系統所需的基礎執行期、協同運作和整合層。架構定義客服人員的建置方式，而通訊協定則控管客服人員的通訊方式。平台提供這些代理程式大規模安全操作、協作和發展的環境。
代理程式平台將模型執行、內容管理、工具整合、可觀測性和控管功能結合到統一的環境中。這些平台可讓組織從實驗轉移到企業規模的部署。
**在本節中：**
+ [為什麼平台很重要](why-platforms-matter.md)
+ [代理式 AI 平台的類型](types-of-platforms.md)
+ [平台選擇考量事項](platform-selection.md)
+ [Amazon Bedrock 代理程式](bedrock-agents.md)
+ [Amazon Bedrock AgentCore](amazon-bedrock-agentcore.md)
# 為什麼平台很重要
對於尋求在生產環境中操作自動化系統的組織而言，代理式 AI 平台至關重要。它們提供下列功能：
+ 提供用於託管、擴展和協調代理程式的**執行時間協調**。
+ 跨多代理程式工作流程管理**狀態、內容和記憶體**。
+ 提供符合企業標準**的安全性、身分和控管**控制。
+ 透過標準 APIs 或通訊協定與**工具生態系統**和外部系統整合。
+ 在客服人員互動**和事件流程中啟用可觀測性和可稽核性**。
+ 支援**跨模型互通性**，允許客服人員在單一環境中使用多個基礎模型。
這些功能將個別代理程式轉換為協調的自適應系統，可在企業和法規界限內可靠地運作。
# 代理式 AI 平台的類型
代理式 AI 平台通常屬於下列一或多個類別：
+ **受管代理**程式 – 全受管平台提供內建的基礎設施、記憶體和協同運作功能。它們可減少營運開銷並加速生產時間。
+ **開放原始碼協同運作** – 開放原始碼代理平台為偏好可自訂環境或內部部署的組織提供彈性和透明度。
+ **混合企業** – 混合平台整合了受管和自我託管元件，將雲端受管服務的可擴展性與企業系統的控制相結合。
# 平台選擇考量事項
選取或設計代理式 AI 平台時，組織應考慮下列事項：
+ **整合深度** – 評估平台與現有資料來源、工具和通訊協定的整合能力。
+ **可擴展性** – 確保平台可以動態擴展以支援自主工作負載和多代理程式協同合作。
+ **安全性與合規** – 根據組織和區域需求評估資料隱私權、加密和控管功能。
+ **可擴展性** – 選擇具有模組化架構的平台，以允許隨時間新增新工具、模型或代理程式。
+ 可**觀測性** – 偏好為客服人員互動提供詳細遙測、可追蹤性和稽核日誌的平台。
+ **成本效率** – 考慮無伺服器或以用量為基礎的模型，以最佳化可變工作負載的成本。
# Amazon Bedrock 代理程式
Amazon Bedrock Agents 是一項全受管服務，可讓您在應用程式中建置和設定自動代理程式。它可以協調基礎模型、資料來源、軟體應用程式和使用者對話之間的互動。其建立代理程式的簡化方法不需要您佈建容量、管理基礎設施或撰寫自訂程式碼。
## Amazon Bedrock 代理程式的主要功能
Amazon Bedrock 代理程式包含下列主要功能：
+ **全受管服務** – 完整的基礎設施管理，無需佈建容量或管理基礎系統。如需詳細資訊，請參閱 [Amazon Bedrock 文件中的使用 AI 代理器自動化應用程式中的任務](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents.html)。
+ **API 驅動的開發** – 透過簡單的 API 呼叫，透過指定模型、指示、工具和組態參數來定義和執行代理程式。如需詳細資訊，請參閱 Amazon Bedrock 文件中的[手動建立和設定代理](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents-create.html)程式。
+ **動作群組** – 透過使用 API 結構描述建立動作群組，定義您的代理程式可執行的特定動作。如需詳細資訊，請參閱《Amazon Bedrock 文件》中的[使用動作群組來定義代理程式要執行的動作](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents-action-create.html)。
+ **知識庫整合** – 無縫連線至 Amazon Bedrock 知識庫，以使用組織的資料增強客服人員回應。如需詳細資訊，請參閱 Amazon Bedrock 文件中的[為具有知識庫的代理程式產生增強回應](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents-kb-add.html)。
+ **進階提示範本** – 透過提示範本自訂客服人員行為，以進行預先處理、協同運作、知識庫回應產生和後製處理。如需詳細資訊，請參閱[《Amazon Bedrock 文件》中的使用 Amazon Bedrock 中的進階提示範本增強代理程式的準確性](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/advanced-prompts.html)。
+ **追蹤和可觀測性 – **使用內建的追蹤功能追蹤代理程式step-by-step推理程序。如需詳細資訊，請參閱 Amazon Bedrock 文件中的[使用追蹤追蹤追蹤代理程式step-by-step推理程序](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/trace-events.html)。
+ **版本控制和別名** – 建立多個版本的代理程式，並透過別名部署它們以進行受控推展。如需詳細資訊，請參閱 [Amazon Bedrock 文件中的在您的應用程式中部署和使用 Amazon Bedrock 代理](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents-deploy.html)程式。
## 何時使用 Amazon Bedrock 代理程式
Amazon Bedrock Agents 特別適合自動代理程式案例，包括：
+ 希望獲得完全受管體驗的組織，無需管理基礎設施即可建置和部署代理程式
+ 需要透過組態而非程式碼快速開發和部署代理程式的專案
+ 受益於與其他 Amazon Bedrock 功能緊密整合的使用案例，例如知識庫和護欄
+ 沒有內部資源的團隊從頭開始建置代理程式，但需要生產就緒的自動化功能
## Amazon Bedrock 代理程式的實作方法
Amazon Bedrock Agents 為業務利益相關者提供以組態為基礎的實作方法。服務可讓組織：
+ 透過 AWS 管理主控台 或 API 呼叫定義客服人員，無需撰寫複雜的程式碼。
+ 建立動作群組，指定代理程式可執行APIs 和操作。
+ 連接知識庫，以提供特定網域的資訊給代理程式。
+ 透過視覺化界面測試和反覆執行代理程式行為。
這種受管方法可讓業務團隊快速開發和部署自動代理程式，而無需 AI 模型開發或基礎設施管理的深厚技術專業知識。
## Amazon Bedrock 代理程式的實際範例
本[AWS 部落格文章](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-a-finops-agent-using-amazon-bedrock-with-multi-agent-capability-and-amazon-nova-as-the-foundation-model/)所述的財務操作 (FinOps) 解決方案使用 Amazon Bedrock 多代理程式架構來建立 AI 驅動的雲端成本管理助理。經濟實惠的 Amazon Nova 基礎模型為中央 FinOps 主管代理程式將任務委派給專業代理程式的解決方案提供支援。這些客服人員會使用 擷取和分析 AWS 支出資料， AWS Cost Explorer 並使用 產生節省成本的建議 AWS Trusted Advisor。
系統包括透過 Amazon Cognito 的安全使用者存取、託管在 上的前端 AWS Amplify，以及用於即時分析和預測 AWS Lambda 的動作群組。財務團隊可以詢問自然語言查詢，例如「2025 年 2 月我的成本是多少？」 系統會回應詳細的明細、最佳化建議和預測，全都使用 部署在可擴展的無伺服器架構內 AWS CloudFormation。
# Amazon Bedrock AgentCore
Amazon Bedrock AgentCore 是一種代理程式平台，可使用任何架構、模型或通訊協定大規模安全地建置、部署和操作功能強大的代理程式。使用 AgentCore，您可以執行以下操作，無需任何基礎設施管理：
+ 更快速地建置代理程式。
+ 讓客服人員跨工具和資料採取動作。
+ 使用低延遲和延長的執行時間安全地執行代理程式。
+ 在生產環境中監控客服人員。
AgentCore 消除了建置專用代理程式基礎設施的無差別繁重工作，可讓您加速代理程式進入生產環境。其服務可以一起使用或獨立使用，並且與任何架構相容，包括 CrewAI、LlamaIndex、 LangGraph和 Strands Agents。AgentCore 也相容於 Amazon Bedrock 內外提供的任何基礎模型，提供最大的彈性。
AgentCore 由數個關鍵服務組成：
+ [Amazon Bedrock AgentCore 執行期](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/agents-tools-runtime.html) – 提供安全、無伺服器、可擴展的環境來託管和執行您的代理程式，而無需管理部署和執行 AI 代理程式或工具所需的任何基礎設施。
+ [Amazon Bedrock AgentCore 記憶體](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/memory.html) – 提供受管記憶體系統，透過保持即時和長期知識，讓客服人員保留互動的內容，以進行更個人化和一致的對話。
+ [Amazon Bedrock AgentCore Gateway](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/gateway.html) – 簡化為客服人員建立、保護和尋找正確工具的程序。透過 AgentCore Gateway，開發人員可以將 APIs、Lambda 函數和現有服務轉換為與模型內容協定 (MCP) 相容的工具，並將其提供給客服人員。
+ [Amazon Bedrock AgentCore Identity](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/identity.html) – 提供安全、可擴展的代理程式身分和存取管理服務，可加速 AI 代理程式開發。使用 AgentCore Identity，您可以將唯一、可驗證的身分指派給客服人員，進而實現精細存取控制，並保護客服人員與企業系統的互動。
+ [Amazon Bedrock AgentCore 內建工具](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/built-in-tools.html) – 可讓您使用內建工具來增強開發和測試工作流程。使用這些工具與您的應用程式有效互動，讓 AI 代理器能夠在沙盒環境中安全地撰寫和執行程式碼。使用瀏覽器工具讓 AI 代理器大規模與網站互動。
+ [Amazon Bedrock AgentCore 可觀測性](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/observability.html) – 提供記錄和監控功能，讓您即時了解代理程式的效能和行為，以利偵錯和最佳化。
## AgentCore 的主要功能
AgentCore 包含下列主要功能：
+ **完全受管且可擴展** – AgentCore 是一種完全受管的服務，這表示 AWS 會處理基礎基礎設施和維護。它也是可擴展的，可讓您自訂和增強代理程式的功能。如需詳細資訊，請參閱 [ AgentCore 文件中的開始使用 AgentCore 執行期](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/runtime-getting-started.html)。 AgentCore
+ **長期和短期記憶體** – 透過為客服人員配備記憶體系統，以從目前對話和長期知識中回收內容，提供更個人化的相關互動。如需詳細資訊，請參閱 [ AgentCore 文件中的開始使用 AgentCore 記憶體](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/memory-get-started.html)。 AgentCore
+ **簡化工具開發和整合** – 讓您的代理程式能夠透過單一安全端點探索和使用工具。只需幾行程式碼，即可快速將現有的企業資源轉換為客服人員就緒工具，讓開發人員專注於建置獨特的功能。如需詳細資訊，請參閱 [ AgentCore 文件中的 AgentCore Gateway 入門](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/gateway-quick-start.html)。 AgentCore
+ **安全且可擴展的基礎設施** – AgentCore 為部署和操作代理程式提供安全且可擴展的環境。它包含身分和存取管理、資料加密和網路安全的功能。如需詳細資訊，請參閱 [ AgentCore 文件中的開始使用 AgentCore Identity](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/identity-getting-started.html)。 AgentCore
+ **與各種工具整合** – 可讓您將代理程式與各種工具整合，包括程式碼解譯器，以及您可以使用 AgentCore 內建工具建置的瀏覽器工具。如需詳細資訊，請參閱 [ AgentCore 文件中的開始使用 AgentCore Code Interpreter](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/code-interpreter-getting-started.html) [和開始使用 AgentCore 瀏覽器](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/browser-onboarding.html)。 AgentCore
+ **全方位的可觀測性和監控** – 使用全方位工具來追蹤、偵錯和監控其在生產環境中的效能，進而深入了解您的代理程式。視覺化代理程式的整個執行路徑，以稽核其推理並解決失敗。使用即時儀表板和標準化遙測資料來追蹤關鍵操作指標。如需詳細資訊，請參閱 [ AgentCore 文件中的將可觀測性新增至 Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/observability-configure.html) AgentCore 資源。
## 何時使用 AgentCore
AgentCore 特別適合自動代理程式案例，包括：
+ 想要透過處理基礎設施、安全性、內建工具、可觀測性和擴展的全受管服務加速開發並降低營運開銷的組織
+ 需要彈性的專案，搭配可共同運作或獨立運作的模組化服務，且與任何架構相容，例如 CrewAI或 LangGraph，以及來自任何來源的任何基礎模型
+ 需要有狀態的對話客服人員的使用案例，這些客服人員需要維護內容並從過去的互動中學習，以提供個人化和相關的回應
+ 透過與各種應用程式、資料來源和 APIs代理程式
## AgentCore 的實作方法
AgentCore 專為希望將 AI 代理器從使用開放原始碼或自訂代理程式架構建置的概念驗證移至生產環境的組織而設計。透過 AgentCore，組織可以執行下列動作：
+ 在無伺服器基礎設施上安全地部署代理程式，支援任何架構和模型，具有工作階段隔離和內建身分和存取管理，以實現end-to-end安全和合規。使用入門工具組，快速為主要代理程式架構建立 AgentCore 執行期代理程式。
+ 透過整合持久性記憶體以保留內容，透過 AgentCore Gateway 簡化工具開發和整合，來增強代理程式。利用內建瀏覽器工具和程式碼解譯器進行進階工作流程。
+ 使用採用 Amazon CloudWatch Application Insights 和 技術的可觀測性儀表板，追蹤生產環境中的 AI 代理器OpenTelemetry，追蹤 AgentCore 資源 （執行時間、記憶體、閘道和工具） 的關鍵指標。
+ 使用任何代理程式架構和模型提供者，透過全受管、模組化服務、可組合區塊一起或獨立地加速部署和創新。這種靈活性有助於組織更快地從原型遷移到生產環境。
這種受管方法可讓組織快速安全地建置、部署和執行任何規模的企業級 AI 代理程式和多代理程式系統。
## AgentCore 的實際範例
AWS 已觀察到拉丁美洲最大的銀行之一已使用 AI/ML 多年，以提供超個人化且安全的數位銀行體驗。銀行使用 AgentCore 來擴展代理式 AI 服務，為客戶提供直覺式互動、增強安全性和更高的自動化能力。根據 CTO，AgentCore 預期會支援其大規模履行客戶承諾的工作。AgentCore 為其開發人員提供工具和彈性來建置和管理代理程式，同時協助確保符合金融法規。