AgentCore 再進化：移除 AI 上線障礙
Amazon Bedrock AgentCore 持續推出新能力，目的只有一個——讓 AI Agents 不再停留在原型階段，而是真正安全、可控地投入企業生產環境。自預覽推出短短 5 個月，AgentCore SDK 已突破 200 萬次下載，並快速成為跨產業組織打造可落地 AI Agents 的首選平台。
各領域的企業已在用 AgentCore 建在不同業務場景中，已有許多企業開始以 AgentCore 建立具備實際產能的 AI 系統。已有內容團隊使用多代理架構將寫作效率提升 10 倍並大幅降低成本的案例；某些企業將 AgentCore 的程式執行能力導入到財務分析流程中，讓使用者能以自然語言操作資料分析，每月節省超過百小時的例行作業；同時部分組織利用 AgentCore 的觀測能力完整掌控 AI 決策軌跡，使大量日常任務得以在保持透明度的前提下自動化進行。
這些真實成果顯示：AgentCore 不僅是一套開發工具，而是讓 AI Agents 能真正安全落地、穩定運行並創造實際業務效益的企業級平台，讓 AI 不再只是回答問題，而能深度融入流程、支援決策並提升整體營運效率。
想了解AWS re:Invent發布的最新資訊可以參考：AWS re:Invent 2025 懶人包：AI 代理人時代來了，企業該怎麼走？
AgentCore 四大更新功能，讓 AI Agents 更聰明、更可靠地進入企業生產環境
這次的更新讓企業不再需要猜測 AI Agents 是否「能安全執行、會不會犯錯、能否長期穩定運作」。四項新能力分別從 控管、品質、學習、互動體驗 四個面向提升 Agent 的可控性與價值，讓部署變得更放心、更有效率。
以下是 AI Agents 四項重點更新內容：
Policy（預覽）——為 AI 設定清楚的行為邊界，避免越權操作
- 即時攔截 Agent 所有對工具 (tool) 的呼叫，也就是說在 Agent 要執行某個 action／工具前，系統會先比對 Policy 規則，確認是否允許。若不符合規則，就會被拒絕。
- Policy 可以用自然語言撰寫，系統會自動轉為 cedar code（AWS 的授權語言），也能讓安全、合規、開發團隊都能理解、審核、管理，而不需要寫程式。
- Policy 的細粒度 (fine-grained permissions) 支援設定「哪些工具 / 第三方服務 / API / 內部系統」可以被存取，甚至可加上條件 (例如參數限制、角色驗證、金額上限、來源限制等)，讓企業能根據不同風險與需求建立安全邊界。
- 由於這層控管是在 Agent 程式之外、在 Gateway 層面進行，所以不會因為 Agent 的邏輯改變或模型版本不同而失效 — 是針對「部署 & 運行時」的安全保障。
Evaluations（預覽）——即時評估 AI 的回應品質、工具選擇與行為是否正常
- AgentCore Evaluations 提供了 13 種內建的評估器 ，涵蓋常見品質維度（如正確性、協助度、工具選擇正確性、安全性等）。
- 除了內建評估器，也允許企業 自訂評估器 (custom evaluators)。你可以定義自己的 prompt 和模型，用來衡量「企業特定業務需求」的品質指標。評估結果可以是數值、標籤，也可以是定義好的文本。
- Evaluations 可對正在使用的 Agents 進行持續監控 (continuous monitoring)，不只是部署前測試 (pre-deployment)，也能在生產環境運行時監測。若品質指標 (如準確度、安全性、工具使用偏誤等) 跌出設定範圍，可以設置警示 (alert)，讓團隊即時介入。
- 所有評估結果與指標都會匯總到統一儀表板 (dashboard)，透過與 Amazon CloudWatch 整合，方便團隊查看、分析、設定警報，也便於審查、稽核與持續改進。
情境記憶（Episodic Memory）——讓 AI 能夠「從經驗中學習」並自動改善表現
- 將一次次互動整理成結構化的「episode」，記錄情境、推理過程、動作與結果。
- 由 reflection agent 負責從這些 episodes 中萃取模式與洞見。
- 下次遇到類似任務時，Agent 可以調用這些學到的模式，做出更一致、更有效率的決策。
企業普遍反映：AI 雖然能回答問題，但「不會學」，同樣的事情要解釋一次又一次，無法記住習慣或改善表現。對於這方面 AgentCore 優化了記憶能力，讓 AI 能總結過往推理經驗，在未來情境中自動調用，使 AI 越用越懂使用者與業務流程。
雙向串流（Bidirectional Streaming）——語音互動更自然、不中斷、可即時插話
- 語音 Agent 可以一邊說、一邊聽，使用者可以在它說話途中插話，Agent 能立刻調整回應。
- 雙向串流、插話處理、對話脈絡維持等底層機制由 Runtime 負責，減少自行打造語音基礎設施的工程量。
大多數語音 AI 都必須等對方講完才能回應，使得流程不順、體驗不自然。對於這點改善了Runtime 功能，讓 AI 能在使用者插話時即時停下並調整內容，使整段對話流暢自然，真正接近人類互動方式。
如何看待這次 AgentCore 更新：價值定位與導入建議
這次 AgentCore 的更新，不只是多了幾個新功能，而是補上企業長期在 AI 導入中最擔心的三件事——安全、品質與可持續運行。從行為規範到品質評估、從經驗記憶到自然語音互動，AgentCore 把 AI 從實驗室原型推向真正能承擔任務的企業級角色，讓組織第一次能「放心把業務交給 AI」。
對企業而言，這代表 AI 導入的門檻大幅降低：
你不需要自建複雜的安全控管、不需要額外開發品質監測系統、也不必擔心 AI 長期使用後表現下降。AgentCore 直接把這些能力以平台化的方式提供出來，讓 AI Agents 能以更低風險、更清楚的治理邊界進入生產流程，真正開始替團隊分擔客服、分析、營運與自動化任務。
而在 AI 成本、治理與落地過程中，勤英科技（Elite Cloud）作為 AWS 合作代理商也能提供企業最完整的支援：
包含 FinOps 成本優化、Bedrock 模型費用控管、AI 執行成本監測、企業級帳號治理、資料治理與安全策略設計，協助你在導入 AI 的同時，把成本壓到最合理、可持續的範圍內。
對企業來說，AI 不再是昂貴且不可控的黑盒子，而是 可管理、可優化，也能帶來即時產能的真正資產。而 AgentCore，就是讓這件事變成現實的關鍵基礎。
結語
這次 Bedrock 的更新，讓 AI Agents 從「能做 demo」真正跨入「能在企業生產環境穩定運作」。Policy、Evaluations、記憶能力、雙向串流 等能力補齊了安全、品質、學習與互動的關鍵環節，企業也因此能更放心、更高效地部署高自主性的 AI Agents。
AgentCore 也讓 AI 的採用成本變得更透明、更可控。企業不需自建複雜架構，也不必擔心模型與代理的長期品質維運，只需專注在業務流程本身，讓 AI 自主擴展其產能貢獻。對企業而言，AI 不再只是技術選項，而是能直接提升營運效率、改善客戶體驗、強化決策流程的核心動能。
