Agenci AI, MCP, tool i function calling, agenci programistyczni i przeglądarkowi, systemy wieloagentowe.
“AWS” — 12 artykułów ✕
Amazon Bedrock AgentCore to nowa usługa usprawniająca wdrażanie i zarządzanie architekturami wieloagentowymi. Obsługuje ona hosting agentów, bezpieczny dostęp do narzędzi przez MCP oraz izolację sesji, co pozwala zespołom skupić się na logice agentów zamiast na utrzymaniu infrastruktury.
AWS ogłosił ogólną dostępność (GA) funkcji „training sessions” w ramach serverless customization modeli Amazon SageMaker AI. Zespoły mogą pisać własne pętle post-treningowe — w tym niestandardowe funkcje straty i sygnały nagrody dla uczenia ze wzmocnieniem (RL) — podczas gdy SageMaker AI zajmuje się alokacją GPU, rozproszonym wykonaniem, odzyskiwaniem po awarii i przechowywaniem checkpointów. Obsługiwane techniki to SFT, DPO, RLVR, RLAIF oraz wielotaktowy RL, z wyborem LoRA lub pełnego fine-tuningu. Funkcja obsługuje modele gpt-oss-20b, gemma-4-31B-it, Qwen3.6-27B oraz Qwen3.8-27B, a rozliczenie opiera się na liczbie przetworzonych tokenów, z zatrzymaniem licznika podczas oceniania odpowiedzi przez funkcję nagrody użytkownika.
AWS opublikował przewodnik po Adaptive Agentic Intelligence Framework (AAIF), zbudowanym na Strands Agents, który kieruje proste zapytania do małych lokalnych modeli (przez Ollama), a złożone zapytania do modeli chmurowych przez Amazon Bedrock. Lekki model o 1 miliardzie parametrów (llama3.2:1b) działa jako orkiestrator decydujący, gdzie skierować każde zapytanie; w przykładzie agent monitorujący IoT korzysta z lokalnego pobierania telemetrii, lokalnej analizy wizyjnej i chmurowych ekspertnych analiz. AWS podaje, że w konfiguracji hybrydowej około 80 procent ruchu może być obsłużone lokalnie bez odwołania do płatnego API, a architektura może działać w pełni na sprzęcie brzegowym (np. Raspberry Pi z 8GB pamięci), w pełni w chmurze lub w trybie hybrydowym.
AWS zaprezentował Agent Registry – zarządzaną usługę katalogową dla serwerów Model Context Protocol (MCP), agentów i umiejętności agentów. Zamiast na sztywno kodować każde narzędzie w orkiestratorze, agenci mogą teraz wyszukiwać w zatwierdzonym, wersjonowanym katalogu w czasie wykonania i budować klienta na podstawie zwróconego deskryptora. Przykładowe rozwiązanie demonstruje pętlę Discover → Instantiate → Execute z wykorzystaniem Amazon Bedrock AgentCore Gateway i AgentCore runtime, a modelem bazowym jest Anthropic Claude Sonnet.
Eon, firma ISV zajmująca się ochroną danych działająca na AWS, zastąpiła osobne poświadczenia i lokalne serwery MCP jedną bramą Amazon Bedrock AgentCore MCP Gateway. Brama wykorzystuje polityki oparte na Cedar, by wymusić dostęp o minimalnych uprawnieniach zarówno dla inżynierów, jak i autonomicznego agenta SRE działającego na Claude przez Amazon Bedrock, kierując wywołania do serwerów MCP hostowanych na AgentCore Runtimes w wielu kontach AWS. Po wdrożeniu dla 100+ deweloperów i około 10 000 sesji czas wdrażania nowego inżyniera spadł z ok. 2 dni do ok. 2 minut.
AWS wspólnie z Keyfactor opublikowało architekturę referencyjną, która usuwa znaną lukę w Model Context Protocol (MCP) – MCP nie ma wbudowanego mechanizmu potwierdzania, który agent faktycznie wysyła żądanie. Architektura dodaje trzy warstwy zaufania – użytkownik-system, agent-agent oraz agent-serwer narzędzi MCP – oparte na podpisanych kopertach żądań, asercjach delegacji podpisanych przez użytkownika, tokenach z ograniczoną odbiorcą wg RFC 8693 oraz sprawdzaniu unieważnień OCSP w czasie rzeczywistym. Działający przykład wykorzystuje Amazon Bedrock i AWS Strands Agents SDK, a Keyfactor EJBCA wystawia i weryfikuje certyfikaty X.509; pełny kod jest dostępny na GitHub.
AWS wprowadził strukturyzowane odpowiedzi dla wszystkich modeli Anthropic Claude dostępnych w Amazon Bedrock — zarówno w standardowym endpoincie runtime, jak i nowszym endpoincie Mantle przeznaczonym do zadań agentowych. Zamiast liczyć na to, że model zwróci poprawny JSON, deweloperzy mogą teraz wymusić dokładną zgodność odpowiedzi ze schematem dzięki ograniczonemu dekodowaniu, które blokuje generowanie tokenów łamiących format. Dodatkowa funkcja, strict tool use, zapewnia taką samą gwarancję dla parametrów wywołań narzędzi, dzięki czemu przepływy pracy agentów nie zawodzą przez błędnie sformatowane dane wejściowe.
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.
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 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 opublikował studium przypadku dotyczące Amazon Bedrock AgentCore payments – zarządzanej funkcji pozwalającej agentom AI samodzielnie płacić za usługi, np. zapytania do modelu, pojedynczo, przy użyciu protokołu płatności x402. Firma Incarna wykorzystała tę funkcję, by jej agenci mogli płacić BlockRun, routerowi inferencji od wielu dostawców, za każde pojedyncze wywołanie modelu, rozliczając się w stablecoinie USDC w sieci Base. AWS twierdzi, że Incarna skróciła czas integracji z planowanych dwóch–trzech miesięcy do trzech dni i około 200 linii kodu. W fazie beta agenci przetworzyli ponad 1000 płatności w zakresie od 0,001 do 0,05 USD za wywołanie.
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).