Przejdź do treści
sobota, 24 października 2026
Tenesys AI News
Subskrypcja

Agenci AI

Agenci AI, MCP, tool i function calling, agenci programistyczni i przeglądarkowi, systemy wieloagentowe.

“AWS” — 4 artykuły ✕

Agenci· Ważne· 🧪 Warte przetestowania

AWS przedstawia framework „Trust in Depth”, by agenci AI działali bardziej autonomicznie bez utraty kontroli

AWS opublikował framework zarządzania o nazwie Trust in Depth, mający umożliwić agentom AI działanie z większą autonomią przy zachowaniu egzekwowalnych ograniczeń. Łączy on określanie zakresu uprawnień agenta przed wdrożeniem, nadawanie każdemu agentowi weryfikowalnej tożsamości, egzekwowanie granic w czasie działania poprzez bramki polityk oraz obserwację zachowania agenta po fakcie. Framework opiera się na automatycznym wnioskowaniu (dowodzie matematycznym) dla precyzyjnie określonych reguł oraz na ludzkim osądzie w niejednoznacznych przypadkach, wykorzystując narzędzia AWS: Bedrock AgentCore, Guardrails, Kiro, Strands, Agent Registry i CloudWatch Omni.

AWS Machine Learning
Agenci· Ważne· 🧪 Warte przetestowania

Orca Security obniżyła koszty zapytań o 90% dzięki wieloetapowemu pipeline'owi agentów na Bedrock

Orca Security zbudowała Discovery AI — agenta na Amazon Bedrock, który zamienia proste pytania w języku naturalnym na ustrukturyzowane zapytania do systemu Sonar, śledzącego ponad 900 typów zasobów chmurowych. Zamiast jednego dużego modelu z całym schematem wczytywanym do każdego promptu, wersja produkcyjna rozdziela pracę na dziewięć wyspecjalizowanych etapów i kilka różnych modeli bazowych. Efekt: znacznie niższe koszty, szybsze odpowiedzi i lepsza dokładność przy złożonych zapytaniach; system działa od marca 2026 roku.

AWS Machine Learning
Agenci· Ważne· 🧪 Warte przetestowania

AWS i Postman opisują, jak Agent Mode skaluje agentów AI dla 40 mln deweloperów na Amazon Bedrock

AWS opublikowało wraz z Postman techniczny opis tego, jak powstał Agent Mode – natywny dla AI interfejs Postman do testowania API i dokumentacji, działający produkcyjnie na dużą skalę. Zespół odkrył, że największą przeszkodą nie była jakość modelu, lecz nadmiar narzędzi i brak kontekstu. Wpis opisuje wzorce architektoniczne: dynamiczny dobór narzędzi, dostęp oparty na schematach, dedykowane moduły kontekstu oraz możliwości Amazon Bedrock – elastyczność modeli, wnioskowanie między regionami, kontrolę rezydencji danych i prompt caching.

AWS Machine Learning
Agenci· 🧪 Warte przetestowania

AWS publikuje przewodnik łączenia Claude Desktop z bezpiecznym, zarządzanym narzędziem wyszukiwania internetowego przez AgentCore

AWS opublikował szczegółowy przewodnik krok po kroku pokazujący, jak zapewnić Claude Desktop (na Amazon Bedrock) dostęp do internetu w czasie rzeczywistym poprzez Amazon Bedrock AgentCore Gateway, eliminując lukę wynikającą z granicznej daty danych treningowych modelu. Konfiguracja wykorzystuje AWS IAM Identity Center SSO połączone z Amazon Cognito jako warstwą federacji SAML-to-OAuth, wystawiającą tokeny JWT, które AgentCore Gateway weryfikuje przy każdym żądaniu. Sama funkcja Web Search jest zgodna z MCP i działa na wewnętrznym indeksie webowym Amazon obejmującym dziesiątki miliardów dokumentów, dzięki czemu ruch zapytań nie opuszcza infrastruktury AWS i nie jest wymagany żaden zewnętrzny klucz API. Funkcja jest obecnie dostępna tylko w trzech regionach AWS: us-east-1 (N. Virginia), eu-west-1 (Irlandia) i ap-northeast-1 (Tokio).

AWS Machine Learning