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控制代理行为和成本，超越单一操作：Amazon Bedrock AgentCore 中的新功能
了解 Amazon Bedrock AgentCore 中的新功能：由 Dogwood（一种用于 AI 代理的新开源策略语言）提供支持的临时策略以及网关的速率限制。这些功能使您能够对代理操作序列和成本上限进行确定性控制，无论代理行为如何。
来源:亚马逊云科技 _机器学习代理变得更加自主，团队正在运行更多的代理，但信任和安全却没有跟上。据麦肯锡称，大约 80% 的组织已经遇到过人工智能代理的危险行为。因此，安全和风险问题是扩展代理人工智能的主要障碍（麦肯锡的《2026 年人工智能信任状况》和《2026 年人工智能代理时代的信任》）。
这使得信任成为代理创新和采用的节奏因素。赢得它需要对广泛的表面进行控制，包括身份、访问、可观察性、评估和可追溯性。我们相信，对信任和安全的投资将加速企业对代理的采用。当护栏可靠时，批准新代理就不再是一次性谈判，而是成为平台大规模处理的事情。
挑战在于，当今大多数护栏都是针对行为可预测的软件而设计的。特工们在前进时决定自己的路径，因此每一步都可以自行进行，而整体的形状却未经检查。客服人员会查找客户的帐户，然后将钱转入不同的帐号，因为每个电话都会被单独判断。代理商下了一系列订单，每个订单都低于批准阈值，因为没有任何东西可以根据预算跟踪总额。代理遇到一个失败的工具并整夜重试，耗尽代币预算，因为没有任何东西限制它可以消耗的数量。这些请求中的每一项都是合法的。问题仅出现在模式中，而代理是您捕获问题的最后一个工具。
我们构建了 Amazon Bedrock AgentCore，为团队提供大规模构建、连接和优化代理所需的功能，而无需自行组装基础设施。从一开始就有一个原则指导它：安全控制属于基础设施层，在每个代理中一致执行，而不是在应用程序代码中，每个团队以不同的方式实现它们。