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在Amazon BedRock AgentCore Runtime

2025年8月13日 21:59 33 Comments
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在这篇文章中，我们探讨了亚马逊基石代理商运行时如何简化AI代理的部署和管理。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
组织对AI代理的潜力越来越兴奋，但许多人发现自己陷入了我们所谓的“概念炼狱”的困扰，在这种情况下，有希望的代理人的原型努力努力实现生产部署的飞跃。在与客户的对话中，我们听到了一致的挑战，这些挑战阻碍了从实验到企业级部署的道路：“我们的开发人员希望为不同的用例使用不同的框架和模型使用不同的框架和模型 - 助长标准化会减慢创新的创新。“随机性质的随机性质使安全性更为复杂，而不是传统的访问范围，我们需要在使用者中进行依据，我们需要在使用方面进行实施，“我们需要依靠的依据。”我们“我们需要更加依靠的范围。”“我们需要更加依靠的范围。”“我们需要更加依靠的范围。”“我们需要更加依靠的范围。” “系统。”“我们的代理商需要处理各种输入类型（文本，图像，文档），通常具有超过典型的无服务器计算限制的大量有效载荷。”“我们无法预测每个代理商将需要的计算资源，而成本可能会在高峰需求中过度提供时螺旋性。”“为短期和长期构建的室内构建的基础设施而过度构建，这可能是构建专业的专业范围，这些构建的专业范围均可构建专业的专业，这使我们能够分配出来的专业范围。 AgentCore运行时通过专门为AI代理和工具设计的安全，无服务器的托管环境来解决这些挑战。尽管传统的应用托管系统并不是为代理工作负载的独特特征（可变化的执行时间，状态交互和复杂的安全性要求）而构建的，但对于这些需求，AgentCore运行时是专门构建的。该服务可以减轻基础设施的复杂性，该基础设施的复杂性一直保持有希望的代理商的原型。它处理容器编排，会话管理，可扩展性和安全隔离的不体分化的繁重，帮助开发人员专注于创建智能体验而不是管理基础架构。在这篇文章中，我们讨论如何完成
螺旋性 专业 需要的 标准化 使安全 不同的 随机性 隔离的 部署 复杂的 变化的 开发人员 设计的 使用 需要 专业的 听到了 一致的 代理人 代理的 输入 范围 负载的 传统的 希望的 典型的 代理商 AI 依靠的 服务器 有效载荷 使用者 原型 复杂性 限制的 构建 基础设施 工作负载 计算资源 挑战 可扩展性 安全性