AWS Expande Bedrock AgentCore com Controles de Política, Suíte de Avaliação e Recurso de Memória

A Amazon Web Services anunciou uma tríade de atualizações para sua plataforma Bedrock AgentCore na conferência re:Invent. A nova ferramenta de Política permite que os desenvolvedores definam limites de linguagem natural para agentes de IA, incluindo limites de acesso a dados e limites de transações, enquanto se integra ao Gateway do AgentCore para aplicar essas regras. Uma suíte de Avaliações pré-construída oferece 13 métricas para monitorar a correção, segurança e precisão da seleção de ferramentas. Finalmente, o recurso de Memória do AgentCore permite que os agentes mantenham um registro persistente das preferências dos usuários, permitindo interações mais personalizadas. O vice-presidente David Richardson enfatizou que essas camadas juntas visam tornar os agentes de IA de empresas mais seguros, controláveis e úteis com o tempo.

Apresentando Controles de Política para Interações de Agentes mais Seguras

Na re:Invent, a Amazon Web Services anunciou a adição de um recurso de Política à sua plataforma Bedrock AgentCore. A Política permite que os desenvolvedores definam limites de interação para agentes de IA usando declarações de linguagem natural. Essas restrições são aplicadas através do Gateway do AgentCore, que verifica automaticamente cada ação proposta e bloqueia qualquer que viole os controles escritos. Casos de uso destacados incluem limitar a capacidade de um agente de emitir reembolsos até um determinado valor e exigir aprovação humana para transações maiores, bem como restringir o acesso a conjuntos de dados internos ou serviços de terceiros, como Salesforce e Slack.

Avaliações do AgentCore: Uma Ferramenta de Garantia de Qualidade Pronta para Uso

Para abordar preocupações sobre a confiabilidade dos agentes de IA, a AWS introduziu as Avaliações do AgentCore, uma coleção de 13 sistemas de avaliação pré-construídos. A suíte monitora fatores como correção factual, conformidade com a segurança e precisão da seleção de ferramentas. Ao fornecer essas métricas prontas para uso, a AWS visa reduzir o esforço de desenvolvimento necessário para construir soluções de monitoramento personalizadas, dando às empresas um caminho mais rápido para implantações de agentes confiáveis.

Recurso de Memória Permite Experiências Personalizadas e Persistentes

O novo recurso de Memória do AgentCore dá aos agentes um registro duradouro de informações do usuário acumuladas ao longo de múltiplas interações. Exemplos citados incluem armazenar os horários de voo preferidos de um viajante ou escolhas de hotel. Com essa história, os agentes podem personalizar futuras recomendações e decisões, criando uma experiência do usuário mais contínua e personalizada.

Perspectiva Estratégica e Contexto da Indústria

David Richardson, vice-presidente do AgentCore, enquadrava essas liberações como uma iteração coordenada em três camadas: aplicação de políticas, raciocínio aprimorado pela memória e avaliação robusta. Embora alguns observadores da indústria duvidem da longevidade dos agentes de IA, Richardson argumentou que a combinação de poder de raciocínio e integração de ferramentas do mundo real posiciona os agentes como um padrão sustentável, mesmo à medida que aplicações específicas evoluem.

Implicações para a Adoção Empresarial

A combinação da liberação de Política, Avaliações e Memória é projetada para reduzir as barreiras para as empresas que buscam adotar agentes de IA em larga escala. Ao fornecer controles de segurança integrados, monitoramento de qualidade e personalização, a AWS espera abordar as principais preocupações que retardaram a implementação mais ampla. Os anúncios sinalizam o compromisso da AWS em tornar os agentes de IA um componente confiável da pilha de tecnologia empresarial moderna.