Ajan Davranışlarını ve Maliyetleri Tek Eylem Ötesinde Kontrol Etme: Amazon Bedrock AgentCore'da Yeni Yetenekler

McKinsey'e göre, kuruluşların yaklaşık %80'i yapay zeka ajanlarının riskli davranışlarıyla karşılaşmış durumda; bu da güvenlik ve risk endişelerini, ajan tabanlı yapay zekanın ölçeklendirilmesinin önündeki en büyük engel haline getiriyor. Bunu ele almak için AWS, Amazon Bedrock AgentCore'da yeni yetenekler duyurdu. Yapay zeka trafiği için tam yönetilen sunucusuz bir giriş noktası olan ağ geçidi, artık Cedar üzerine inşa edilmiş açık kaynaklı bir politika dili olan Dogwood tarafından desteklenen zamansal politikaları destekliyor. Zamansal politikalar, politika motorunun bir oturumda ajanın geçmiş eylemlerini dikkate almasını sağlar; böylece yanlış hesap numarası kullanan bir transferin engellenmesi veya bütçeye ulaşıldığında satın alımların durdurulması gibi kontroller mümkün olur. Bu politikalar, ağ geçidi katmanında deterministik olarak uygulanır, varsayılan olarak reddeder ve tam bağlamı kaydeder. Ayrıca, hız sınırlama özelliği sunulur; ekiplerin kullanıcı başına araçlar, modeller ve ajanlar genelinde istekleri, tokenları ve bağlantı sürelerini sınırlamasına olanak tanır. Bu sınırlamalar OAuth veya IAM kimliklerini kullanır. Limitler saniye ve dakika pencerelerinde uygulanır ve ajan kodunu değiştirmeden geçerlilik kazanır. Bu yetenekler, kuruluşlara ajan davranışı ve maliyet üzerinde kontrol sağlamayı amaçlar; politikalar ve limitler platform düzeyinde yönetilir.