AWS قابلیتهای پلتفرم عاملهای هوش مصنوعی خود، Amazon Bedrock AgentCore، را گسترش داد تا ساخت، مدیریت و نظارت بر عاملهای هوش مصنوعی برای سازمانها سادهتر و امنتر شود. این بهروزرسانیها روز سهشنبه در جریان کنفرانس سالانه AWS re:Invent معرفی شدند و مجموعهای از ابزارهای جدید برای تعیین حدود رفتار عاملها، حافظه بلندمدت عامل و ارزیابی عملکرد آنها را دربر میگیرند.
امکانات جدید AgentCore و اهمیت آنها
– تعیین خطمشیها (Policy): ویژگی جدید Policy به توسعهدهندگان اجازه میدهد با زبان طبیعی مرزهای تعامل عاملها را تعریف کنند. این خطمشیها با AgentCore Gateway ـ که رابطی است برای ارتباط عاملها با ابزارها و سرویسهای خارجی ـ یکپارچه میشوند تا هر اقدام عامل قبل از اجرا بهصورت خودکار بررسی و اقدامات مغایر متوقف شود. بهعنوان مثال، میتوان دسترسی عامل به دادههای داخلی یا اپلیکیشنهای ثالث مانند Salesforce یا Slack را محدود کرد یا قوانینی مانند «بازپرداخت خودکار تا 100 دلار مجاز است؛ برای مبالغ بالاتر دخالت انسانی لازم است» را اعمال نمود. این قابلیت برای رعایت نکات امنیتی، حریم خصوصی و الزامات تطبیق (compliance) حیاتی است.
-
سامانه ارزیابی AgentCore Evaluations: مجموعهای از 13 سیستم ارزیابی آماده که پارامترهایی مانند درستی پاسخها، ایمنی، انتخاب ابزار مناسب و سایر معیارهای عملکردی را پایش میکنند. این مجموعه به تیمهای توسعه کمک میکند بدون صرف زمان زیاد برای ساخت ابزارهای ارزیابی پایه، از سیستمهای از پیشساخته برای سنجش کیفیت و کاهش ریسک استفاده کنند. به گفته دیوید ریچاردسون، معاون AgentCore، این قابلیت یکی از کلیدیترین نیازها هنگام استقرار عاملها در محیطهای سازمانی است.
-
حافظه عامل (AgentCore Memory): این قابلیت به عاملها امکان میدهد یک سابقه ساختاریافته از تعاملها و ترجیحات کاربران (مثل زمان پرواز، ترجیحات هتل و غیره) نگه دارند و از آن برای تصمیمگیریهای آینده بهره بگیرند. حافظه بلندمدت میتواند تجربه کاربری را شخصیسازی کند و کارایی عاملها را در وظایف تکرارشونده افزایش دهد؛ اما نیازمند مدیریت دقیق حریم خصوصی و سیاستهای دسترسی است.
چرا این بهروزرسانیها مهماند؟
عاملهای هوش مصنوعی (AI agents) هر روز در حال تبدیل شدن به بخش مهمی از فرایندهای سازمانی هستند؛ از خودکارسازی خدمات مشتری گرفته تا انجام تراکنشها و ادغام با سیستمهای داخلی. اما نگرانیهایی درباره ایمنی، دقت و کنترل آنها وجود دارد. قابلیتهایی مانند Policy، Evaluations و Memory به سازمانها ابزارهای فنی و مدیریتی لازم برای کنترل رفتار عاملها، ارزیابی مداوم عملکرد و حفظ اطلاعات کاربر را میدهد — مسائلی که برای پذیرش گسترده عاملها در محیطهای حساس سازمانی حیاتیاند.
نگاه آیندهنگر AgentCore
با وجود تغییرات سریع در حوزه هوش مصنوعی، AWS معتقد است الگوی ترکیب توانایی استدلال مدلها با اجرای واقعی از طریق ابزارها (tools) یک مسیر پایدار خواهد بود. ریچاردسون تاکید کرده که گرچه نحوه کار این الگو ممکن است تغییر کند، اما ساختن لایههایی که برای گفتوگو با سیستمهای موجود (با Policy)، افزایش قدرت عاملها (با Memory) و تسهیل توسعه و ارزیابی آنها ضروری است، AWS را برای تغییرات آتی آماده میکند.
سخن پایانی
اضافه شدن قابلیتهای کنترلی، ارزیابی و حافظه به AgentCore گامی مهم در جهت قابلاعتمادتر و عملیاتیتر شدن عاملهای هوش مصنوعی برای کاربردهای سازمانی است. سازمانها بهویژه آنهایی که با دادههای حساس و فرایندهای پیچیده سروکار دارند، با بهرهگیری هوشمندانه از این ابزارها میتوانند هم تجربه کاربری بهتری ارائه دهند و هم ریسکهای عملیاتی را کاهش دهند. برای پوشش کامل تحولات کنفرانس AWS re:Invent و تأثیرات آن بر اکوسیستم هوش مصنوعی سازمانی، با بینا ویرا همراه بمانید.