其中哪一项正在拖您的后腿？ 在即将举行的网络研讨会中获取专家帮助。
几乎每个组织在大规模构建和运行代理时都会出现的常见问题。以下是解决办法。
生产差距
为一个代理建立身份、记忆和可观测性需要几个月的时间。然后，下一支队伍重新开始。托管平台从第一天起就为您奠定了坚实的基础，因此您可以更快地交付。
治理盲点
有效的演示不是可以信赖的系统，治理差距只能在生产中浮出水面。强制执行每个代理可以访问和执行的操作，然后进行跟踪和评估以证明其行为方式。
代理无序增长
随着更多团队进行构建，代理成倍增长的速度比任何人都能追踪的要快。没有统一视图，就没人知道存在什么、谁在负责、谁有权限。一个注册表可让您看清全貌，从而进行治理和重复使用。
成本不可预测
您无法归因的代理支出是您无法控制的代理支出。按团队、项目和代理行动跟踪所有与代理相关的成本。了解您的确切支出，提高使用率。
锁定担忧
使用 Anthropic、OpenAI 和顶级开源方案等领先模型进行构建，只需一组控件。不管运行多少代理，无需重新搭建平台即可交换任何模型或框架。
隔离的编程代理
编程代理功能强大，但在开发机器上是孤立的。为它们提供云端运行时和共享内存，这样它们就可以持续存在、共享上下文并遵循团队的指导方针。
领导团队如何构建和交付代理
从初创企业到全球企业，团队均信任 AWS 能够将代理从原型转移到大规模生产。了解原因。
Amazon Bedrock
用于安全构建和扩展 AI 应用程序和代理的综合平台
开始大规模部署 AI 代理
Amazon Bedrock
构建 AI 的可信平台。
Amazon Bedrock AgentCore
交付代理，而不是基础设施。
构建实际交付的人工智能代理
常见问题
常见问题
全部打开在 AWS 上构建人工智能代理首先要在 Amazon Bedrock 上选择模型。从领先的前沿和开源模型中进行选择，包括 Anthropic 和 OpenAI。然后使用 Amazon Bedrock AgentCore 在任何框架（LangGraph、CreWAI、Strands、OpenAI Agents SDK 或自定义）中部署代理逻辑。AgentCore 提供托管运行时、内存和工具连接，因此您可以专注于代理逻辑，而不是基础架构。
Amazon Bedrock AgentCore 是一个托管平台，为 AI 代理提供运行时间、内存、身份、可观测性和工具集成。您可以通过在任何框架（LangGraph、CreWAI、Strands、OpenAI 代理软件开发工具包或自定义）中编写代理逻辑，连接到 Amazon Bedrock 上的模型，然后部署到 AgentCore 的托管运行时，从第一天起在基础设施层强制实施安全措施来部署生产代理。
之所以存在生产差距，是因为必须在代理采取单一操作之前构建操作基础架构（运行时、内存、身份、安全性、可观测性）。AgentCore 通过提供在基础架构层强制执行生产级安全性的托管平台来消除这种情况。团队无需重新架构，即可从本地开发进入到已部署的代理。
AgentCore 使用在每次工具调用时评估并通过自动推理验证的 Cedar 策略，在基础设施层实施安全保护，这是 Amazon S3 和 AWS IAM 背后使用的同一项技术。在网关管理凭证，永远不会进入代理循环。这提供了确定性的强制执行，使代理无法靠推理来绕过。
AWS 上的代理和推理支出由 IAM 委托人按代理计费，可在您现有的 AWS 账单上查看。Amazon Bedrock 提供提示缓存、智能路由、模型蒸馏和批量推理，可自动优化成本。每个代理归因意味着您可以像管理任何其他工作负载一样预测、预算和解释人工智能支出；无需单独的人工智能计费系统。
是。AgentCore 为模型中立，与框架无关。在 Bedrock 上运行来自 Anthropic、OpenAI、Amazon Nova 等的前沿模型。使用 LangGraph、CrewAI、Strands、OpenAI Agents SDK 或自定义框架来构建代理。无需重构代理即可交换模型。该平台在基础设施层解耦，而不仅仅是 API。
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