AWS Bedrock AgentCore 介紹
Amazon Bedrock AgentCore 是 AWS 專門為「企業級 AI 代理程式」打造的運行平台。它的核心目的很簡單——讓 AI Agent 不再只是原型，而能真正安全、穩定地在企業環境中長期運作。
過去，開發者可以很快做出一個 Agent demo，但要讓它上線運行，就會遇到一連串難題：執行環境不夠穩定、身分與權限無法安全管理、工具與 API 很難整合、Agent 記憶體無法保存、行為也難以監控。這些都是開源框架本身不負責的，也是企業最無力處理的部分。
AgentCore 的作用，就是把這些「本來需要企業自己建」的基礎設施全部標準化、託管化。它提供完整的 Agent 運行底座，包括安全的執行環境、記憶系統、身分控管、工具整合能力，以及觀測與政策管理。開發者不用處理底層架構，就能把任何 Agent——不論是用 Bedrock 模型、外部模型，或是 LangChain、CrewAI 等開源框架——直接投入生產。
簡單來說，AgentCore 是一個框架 能讓企業的 AI Agent「真正落地」的運行框架。
AWS Bedrock AgentCore 核心功能
在企業環境中，AI Agent 要能長期運作，需要依靠一整套系統能力來穩定支撐，以下六項核心功能，就是 AgentCore 支撐企業級 Agent 的基礎。
執行時期（Runtime）：讓代理程式能穩定運作的基礎環境
Agentcore runtime提供安全、無伺服器且可自動擴展的執行環境，負責處理工作階段隔離、檢查點保存與中斷復原，使 Agent 能在大量請求或長流程任務中保持穩定。這項能力讓企業不需管理伺服器，也能讓 Agent 長期運作而不中斷。
閘道（Gateway）：讓代理程式能接上企業工具與 API
Agentcore Gateway 能將企業的 API、AWS Lambda 或既有後端服務快速轉換成 Agent 可使用的工具，並支援 OpenAPI、Smithy 等規格。透過這個機制，Agent 能安全地呼叫企業內部系統並執行實際任務，使 AI 不只會回答，也能真正行動。
記憶體（Memory）：讓代理程式能理解上下文並累積經驗
Agentcore Memory 提供短期與長期記憶能力，能讓 Agent 記住先前的對話、任務內容或使用者資訊，必要時也能跨多個 Agent 共用記憶。這使整個代理流程更加連貫，讓 Agent 能「越用越懂你」，而不是每次都從零開始。
身分（Identity）：讓代理程式能在授權下代表使用者行動
Agentcore Identity身分管理讓 Agent 能在安全授權之下代表使用者存取企業資源，並透過與 Cognito、Entra ID、Okta 等身分系統整合，控制每個 Agent 的權限範圍。企業因此能確保所有操作都有清楚授權、可稽核，不會造成權限濫用或資料外洩。
程式碼解譯程式（Code Interpreter）：讓代理程式能執行複雜任務
AgentCore Code Interpreter具備安全的程式碼執行環境，讓 Agent 能處理資料、運算邏輯或進行檔案相關的操作，使其能完成需要計算或資料處理的任務，而不影響企業系統安全。
可觀測性（Observability）：將運作流程視覺化呈現
AgentCore Observability開發人員能清楚了解 Agent 在做什麼、為什麼這麼做，以及在哪一段可能出現問題。透過與 Amazon CloudWatch 整合，AgentCore 能即時提供工作階段數量、延遲、執行時間、Token 使用量與錯誤率等關鍵指標，協助團隊快速找出效能瓶頸或異常行為。
AWS Bedrock AgentCore 能為企業帶來什麼
AWS Bedrock AgentCore 的價值就在於此——它讓企業不需要自行拼裝工具鏈，也不必重寫現有專案，就能把現有模型與開源代理框架（如 LangChain、LangGraph、CrewAI、Strands）直接部署到一個具備安全性、穩定性與企業級治理能力的運行平台上。
透過 AgentCore，AI 不再只是回答問題，而能真正「幫人做事」。它支援工具調用、API 整合、資料查詢、程式碼執行、瀏覽器互動與身分代理，讓模型能代替員工完成客服查單、IT 查 Log、行政流程、工作流執行等任務。開發者無需自行建置執行環境、權限控管、沙箱、記憶體系統或可觀測性框架，企業也因此不需投入大量工程資源，即可快速將原型級 Agent 推進正式生產環境。
AgentCore 的運算採「按實際運算量計費」，AI 等待 LLM 或 API 回應時不收費，使其在多步驟推理與高互動量的場景中，比 EC2 或容器更具成本效率。簡單來說，AWS Bedrock AgentCore 讓企業能以更低的架構負擔、更安全的權限治理，以及更高的部署效率，把 AI 從概念驗證真正帶進營運流程，成為能替人工作、可控且可擴展的企業級代理人。
市場競品分析
在企業開始評估 AI Agent 平台時，最常遇到的問題不是「哪個功能最多」，而是「哪個平台最符合團隊型態與使用情境」。Amazon Bedrock AgentCore、Microsoft Agent Framework、Maisa AI 和 LangGraph Platform 都能協助企業打造可執行任務的 AI Agent，但它們的定位、導入方式與適合的使用者完全不同。
以下整理出四者的共同特色與核心差異，從 技術深度、企業生態系、導入速度、客製化程度 等面向完整比較，協助企業快速找到最適合自己的 AI Agent 平台。
| 比較項目 | AWS Bedrock AgentCore | Microsoft Agent Framework | Maisa AI | LangGraph Platform |
|---|---|---|---|---|
| 產品定位 | • 企業級 AI Agent 託管平台 • 支援 API / 資料庫 / SaaS 整合 • 有治理、身分管理、安全控管 • 支援多步驟任務與工作流 | • 企業級 AI Agent 平台 • 深度整合 Microsoft 生態系工具 • 具備治理、安全、身分管理 • 支援企業工作流 | • 能快速啟動可執行任務的 AI Agent • 支援流程自動化與治理 • 能整合企業 API / SaaS | • 支援長期運行 AI Agents • 可建立複雜 workflow • 支援跨系統工具整合 |
| 主要差異 | • 最適合深度使用 AWS 的企業（IAM、VPC、Lambda、Bedrock） • 偏後端任務、自動化與雲端整合 • 完整企業級託管：身分、安全、監控全包含 | • 適合使用 M365、SharePoint、Dynamics 的企業 • 擅長文件、生產力、身分管理整合 • 更貼近微軟生態需求 | • 更像「現成 AI 員工」的 Digital Worker • 非工程團隊也能導入，速度快 • 客製化能力較弱 | • 偏向開發者工具，彈性高 • 很適合 PoC 與快速開發 • 企業級治理（IAM、審計、監控）需自行補齊 |
| 適合的使用者 | 雲端工程團隊 / 需要深度整合企業系統的 IT 部門 | 使用 Microsoft 企業生態的 IT 與業務團隊 | 想快速導入 AI 自動化的業務單位、客服或營運團隊 | AI/ML 工程師、開發者、PoC 團隊 |
| 導入速度 | 中等（需規劃權限、工具整合） | 中等（多數企業已有 M365/Entra ID） | 最快（類 SaaS 模式） | 快（偏開發者工具） |
| 客製化能力 | 最高，可完全自訂代理邏輯與工具 | 中等，偏向 Microsoft 產品範圍內 | 低，接近封裝好的 AI Worker | 高，但企業功能需自行補足 |
使用 AgentCore 如何計費？
Amazon Bedrock AgentCore 採用最符合企業彈性需求的「依使用量計費」模式，不需要預付費用、沒有最低門檻，也不用簽訂合約。企業可以從小型 POC 開始，隨著 Agent 的流量、任務複雜度與工具使用量增加，再逐步擴大成本，就像使用任何雲端服務一樣自然。
AgentCore 的所有組件（執行時期、瀏覽器、程式碼解譯程式、閘道、身分、記憶體、可觀測性）都採用獨立計費，企業只需為實際被使用到的功能付費。這種模組化方式避免了一次購買整套平台的綁約成本，也讓開發團隊能依需求自由組合所需能力。
在計價邏輯上，各服務的費用結構相當直觀：
- 執行時期、瀏覽器、程式碼解譯程式：依 CPU 與記憶體的「作用中時間」按秒計費（等待模型回覆不收費）。
- 閘道（Gateway）：依 API 呼叫次數與傳輸量計價。
- 身分管理（Identity）：依 Token 或 API 金鑰申請次數計費；若透過 Runtime 或 Gateway 使用則不額外收費。
- 記憶體（Memory）：短期記憶按事件數計費；長期記憶則依存放量與擷取量計價。
- 可觀測性（Observability）：依生成、儲存與查詢的遙測量計費，採用 Amazon CloudWatch 的標準定價。
這種按需使用的收費架構，讓企業能精準控管 Agent 的運作成本。
計價方式統整
| 服務項目 | 資源 | 計價方式 | 價格 |
| 執行時期 Runtime 瀏覽器 Browser 程式碼解譯程式 Code Interpreter | CPU | 依用量付費 | 每 vCPU 使用一小時的費用為 0.0895 USD |
| 記憶體 | 每 GB 使用一小時的費用為 0.00945 USD | ||
| 閘道 Gateway | API 調用 (ListTool、InvokeTool) | 依用量付費 | 0.005 USD / 每調用 1,000 次 |
| 搜尋 API | 依用量付費 | 0.025 USD / 每調用 1,000 次 | |
| 工具索引 | 依用量付費 | 0.02 USD / 每個月索引 100 個工具 | |
| 身分 Identity | 針對非 AWS 資源的權杖或 API 金鑰請求 | 依用量付費 | 代理程式每請求 1,000 個字符或 API 金鑰 0.010 USD |
| 記憶體 Memory | 短期記憶體 | 依用量付費 | 每 1,000 個新事件 0.25 USD |
| 長期記憶體擷取 | 依用量付費 | 每擷取 1000 次記憶體 0.50 USD | |
| 長期記憶體儲存 | 依用量付費 | 使用內建記憶體策略：每月每存放 1,000 個記憶體 0.75 USD 使用自訂記憶體策略：每月每存放 1,000 個記憶體 0.25 USD |
以下是常見的 AgentCore 使用情境，幫助你快速理解它是如何依用量計費：
假設你部署了一個企業級的客服 AI Agent，它能回答問題、查訂單、更新資料、記住客戶狀態，並代表使用者安全地呼叫內部系統。在這個流程中，會用到多個 AgentCore 功能，而成本會依使用量分別累加。在一個月處理 100 萬次客服互動的情況下：
- Runtime（執行時期）：AI 真正在運算的秒數才會計費。如果每次對話平均 40 秒，但 AI 只有 12 秒在做事，那就只會為這 12 秒付費。這通常會是成本最大的一塊。
- Gateway（閘道）：每次對話都可能查詢後端系統，例如查訂單或更新工單。如果每次互動大約用到 2 次工具呼叫，Gateway 的費用會隨呼叫次數增加，但單價非常低，整體花費通常只佔總成本的一小部分。
- Memory（記憶體）：若要讓 AI 記住使用者上一句對話或查過的資料，每次互動都會產生 1 筆短期記憶事件。短期記憶費用固定且便宜，一百萬筆事件的成本通常也只是幾十到幾百美元。
- Identity（身分）：用來授權 Agent 查詢使用者資料。如果透過 Runtime 或 Gateway 存取，這部分通常是零成本。
綜合起來，一個功能完整的客服 Agent（查資料、工具呼叫、記憶體、身分授權）處理 100 萬次互動的月費用大約落在 1,000–1,500 USD，主要成本來自 Runtime，其餘功能費用都相對小且可控。
結語
在 AgentCore 的協助下，AI 不再只是聰明的助手，而是可控、可審計、可授權、可整合、可擴展的企業級自動化角色。無論是客服查單、IT 自動化、內部行政流程或跨系統工作流，都能透過 AgentCore 以更低成本、更高安全性、更快速度進入真正的生產環境。
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