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Axonius 如何在 Bedrock AgentCore 上构建安全的多租户 AI 代理
了解网络安全 SaaS 提供商 Axonius 如何使用 Amazon Bedrock AgentCore 在数百个客户环境中部署完全隔离的多租户 AI 代理，而无需从头开始构建自定义计算隔离、身份验证或可观察性基础设施。
来源:亚马逊云科技 _机器学习独立软件供应商 (ISV) 正在扩展其产品并添加人工智能代理。组织在添加代理工作负载时的常见考虑因素包括安全性、可扩展性、上市时间和成本跟踪。 ISV 还有另一个维度，他们向其他组织提供服务，并且需要管理每个客户的代理工作负载。因此，ISV 不仅需要在广泛范围内应对这些常见挑战，而且还需要在租户层面上应对这些常见挑战。
Axonius 是资产智能平台，可帮助安全和 IT 团队确定风险优先级并协调修复。通过将来自 1,400 多个系统的数据整合为一个权威的事实来源，Axonius 使安全团队及其支持的团队能够有效协作，从而将安全、审计和合规方面的人工负担减少高达 50%。 Axonius 在 AWS 上运行其软件即服务 (SaaS) 基础设施，管理数百个独立的客户环境。
Amazon Bedrock AgentCore 是一个使用任何框架或模型大规模构建、连接和优化代理的平台。在这篇文章中，我们将介绍 SaaS 提供商部署 AI 代理的可用策略，描述 Amazon Bedrock AgentCore 如何支持这些选项，研究 Axonius 的考虑因素，并分享 Axonius 选择的架构。我们还描述了 Axonius 如何将代理工作负载与其现有方法集成。这篇文章适用于在 AWS 上构建安全、多租户 AI 代理部署的平台工程师和架构师。
AI 代理的多租户模式
独立软件供应商 (ISV) 倾向于使用 SaaS 模式提供服务。在选择架构时，ISV 具有三种常见的架构模式：筒仓、桥接和池。以下部分详细介绍了当我们使用 Amazon Bedrock AgentCore 研究代理 AI 时每种模型的含义。
挑战
Axonius 希望引入 AI 代理，同时保持孤岛部署模型。 Axonius 需要满足几个关键要求：