Asegurando Agentes de IA con Políticas Temporales en Amazon Bedrock AgentCore

Amazon Bedrock AgentCore ahora ofrece políticas temporales que amplían su motor de políticas sin estado existente para evaluar cada solicitud en el contexto de eventos previos en la sesión de un agente. Debido a que se ejecutan en el perímetro de la puerta de enlace de AgentCore, fuera del código del agente, no pueden ser interceptadas ni manipuladas. Los casos de uso incluyen hacer cumplir la integridad de las salidas a través de herramientas encadenadas, el orden de las llamadas a herramientas, la aprobación humana para acciones privilegiadas y la frescura de los datos. Las políticas operan sobre llamadas a herramientas del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP, por sus siglas en inglés), llamadas de agente a agente y llamadas de inferencia de modelo enrutadas a través de la puerta de enlace. Cada solicitud debe llevar un encabezado x-amzn-bedrock-agentcore-policy-session-id, y las sesiones se definen combinando el identificador de sesión con la identidad del usuario final, con una ventana máxima de retrospectiva de 24 horas. La publicación del blog presenta un ejemplo de un agente de banca privada que requiere políticas como hacer cumplir el orden de las llamadas a herramientas (get_client_profile, luego load_portfolio, luego rebalance_portfolio), garantizar que portfolio_id coincida, exigir precios de mercado dentro de 1 minuto de la operación, limitar el valor total de las operaciones a $60,000 por sesión, requerir aprobación para operaciones superiores a $25,000, evitar comprar y vender el mismo valor con pérdida, y deshabilitar operaciones de escritura después de 15 minutos de inactividad. La implementación utiliza el lenguaje de políticas Dogwood, que admite políticas Cedar y permite condiciones temporales.