अमेज़न बेडरॉक एजेंटकोर में टेम्पोरल पॉलिसियों से AI एजेंटों को सुरक्षित करना

अमेज़न बेडरॉक एजेंटकोर अब अस्थायी नीतियां प्रदान करता है जो इसके मौजूदा स्टेटलेस नीति इंजन का विस्तार करती हैं ताकि एजेंट के सत्र में पिछली घटनाओं के संदर्भ में प्रत्येक अनुरोध का मूल्यांकन किया जा सके। चूंकि ये एजेंटकोर गेटवे परिधि पर, एजेंट के कोड के बाहर चलती हैं, इन्हें रोका या हेरफेर नहीं किया जा सकता। उपयोग के मामलों में श्रृंखलाबद्ध उपकरणों में आउटपुट अखंडता को लागू करना, टूल-कॉल ऑर्डरिंग, विशेषाधिकार प्राप्त कार्यों के लिए मानव अनुमोदन, और डेटा ताजगी शामिल हैं। नीतियां मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (एमसीपी) टूल कॉल, एजेंट-से-एजेंट कॉल, और गेटवे के माध्यम से रूट किए गए मॉडल अनुमान कॉल पर काम करती हैं। प्रत्येक अनुरोध में x-amzn-bedrock-agentcore-policy-session-id हेडर होना चाहिए, और सत्र आईडी को अंतिम उपयोगकर्ता की पहचान के साथ जोड़कर सत्र परिभाषित किए जाते हैं, जिसमें अधिकतम 24 घंटे की लुक-बैक विंडो होती है। ब्लॉग पोस्ट एक निजी बैंकिंग एजेंट का उदाहरण देती है, जिसमें नीतियों को लागू करना शामिल है जैसे कि टूल कॉल के क्रम को लागू करना (get_client_profile, फिर load_portfolio, फिर rebalance_portfolio), portfolio_id का मिलान सुनिश्चित करना, व्यापार के 1 मिनट के भीतर बाजार मूल्य की आवश्यकता, प्रति सत्र कुल व्यापार मूल्य $60,000 तक सीमित करना, $25,000 से अधिक के व्यापार के लिए अनुमोदन की आवश्यकता, नुकसान पर एक ही सुरक्षा की खरीद और बिक्री को रोकना, और 15 मिनट की निष्क्रियता के बाद लेखन संचालन अक्षम करना। कार्यान्वयन डॉगवुड नीति भाषा का उपयोग करता है, जो सेडार नीतियों का समर्थन करती है और अस्थायी स्थितियों को सक्षम बनाती है।