Gedrag en kosten van agents beheren voorbij een enkele actie: nieuwe mogelijkheden in Amazon Bedrock AgentCore

Volgens McKinsey heeft ongeveer 80% van de organisaties te maken gehad met risicovol gedrag van AI-agents, waardoor beveiligings- en risicokwesties de grootste barrière vormen voor het opschalen van agentische AI. Om dit aan te pakken, heeft AWS nieuwe mogelijkheden aangekondigd in Amazon Bedrock AgentCore. De gateway, een volledig beheerd serverloos toegangspunt voor AI-verkeer, ondersteunt nu tijdelijke beleidsregels die worden aangedreven door Dogwood, een open source beleidstaal die is gebouwd op Cedar. Tijdelijke beleidsregels stellen de beleidsengine in staat om rekening te houden met de eerdere acties van de agent in een sessie, waardoor controles mogelijk worden zoals het blokkeren van een overboeking die een verkeerd rekeningnummer gebruikt of het stoppen van aankopen zodra een budget is bereikt. Ze worden deterministisch afgedwongen op de gatewaylaag, met standaardweigering en volledige contextlogboekregistratie. Daarnaast is er rate limiting beschikbaar, waarmee teams limieten kunnen instellen voor verzoeken, tokens en verbindingsduur per gebruiker, over tools, modellen en agents heen, met behulp van identiteiten van OAuth of IAM. Limieten gelden per seconde en per minuut en worden van kracht zonder de code van de agent te wijzigen. Deze mogelijkheden zijn bedoeld om bedrijven controle te geven over het gedrag en de kosten van agents, waarbij beleidsregels en limieten op platformniveau worden beheerd.