AgentitTekoälyturvallisuus 🇺🇸 07.08.2026 09:03

Agenttikäyttäytymisen ja kustannusten hallinta yhtä toimintoa laajemmin: Uudet ominaisuudet Amazon Bedrock AgentCoressa

Amazon Web ServicesAmazon Web Services
AWS on tuonut Amazon Bedrock AgentCoreen uusia ominaisuuksia, joilla voidaan hallita agenttien käyttäytymistä ja kustannuksia. Temporal-käytännöt, joita tukee uusi avoimen lähdekoodin käytäntökieli Dogwood, mahdollistavat toimintosarjojen tarkistukset, kun taas yhdyskäytävän nopeusrajoitus rajoittaa kulutusta käyttäjää kohden. Näillä ominaisuuksilla pyritään vastaamaan tekoälyagenttien tietoturvariskeihin ja kustannusten ennakoimattomuuteen.
McKinsey'n mukaan noin 80 prosenttia organisaatioista on kohdannut riskialtista käytöstä tekoälyagenttien kanssa, mikä tekee tietoturva- ja riskihuolista suurimman esteen agenttitekoälyn skaalaamiselle. Vastatakseen tähän AWS julkisti uusia ominaisuuksia Amazon Bedrock AgentCore -palvelussa. Yhdyskäytävä, joka on täysin hallinnoitu palvelimeton päätepiste tekoälyliikenteelle, tukee nyt ajallisia käytäntöjä, jotka perustuvat Dogwoodiin, avoimen lähdekoodin käytäntökieleen, joka on rakennettu Cedarin päälle. Ajalliset käytännöt mahdollistavat käytäntömoottorin ottamaan huomioon agentin aiemmat toimet istunnossa, mikä mahdollistaa tarkistukset, kuten väärällä tilinumerolla tehdyn siirron estämisen tai ostosten pysäyttämisen, kun budjetti on saavutettu. Ne toimeenpannaan deterministisesti yhdyskäytäväkerroksessa, ja ne hylkäävät oletusarvoisesti ja kirjaavat täyden kontekstin. Lisäksi käytettävissä on nopeusrajoitus, jonka avulla tiimit voivat rajoittaa pyyntöjä, tunnuksia ja yhteyksien kestoja käyttäjää kohden työkalujen, mallien ja agenttien välillä käyttäen identiteettejä OAuthista tai IAM:stä. Rajoitukset koskevat sekunti- ja minuuttikohtaisia ikkunoita ja astuvat voimaan ilman, että agentin koodia tarvitsee muuttaa. Näillä ominaisuuksilla pyritään antamaan yrityksille hallinta agenttien käyttäytymiseen ja kustannuksiin, ja käytännöt ja rajoitukset hallitaan alustatasolla.
Lähde: AWS ML blog — Alkuperäinen
Aiemmat aiheeseen liittyvät kirjoituksemme ↓
Tuoreet uutiset