隨著2026 年逐漸成熟的 AI 技術 ，企業對於AI所帶來的成效期待已經不再滿足於單純的「對話」或「內容生成」，而是轉向能夠自主規劃並執行複雜任務的「代理式 AI (Agentic AI)」。然而，企業在導入AI的過程中面臨到「現有的模型雖然具備高智商，卻難以與企業內部的 ERP、CRM 或資料庫系統進行安全且有效的串接。」的技術挑戰。
為了突破這個瓶頸，AWS 推出了 Amazon Bedrock Agentcore！這項技術被視為構建新一代 AI 應用的關鍵骨架，若再搭配邏輯推理能力卓越的大型語言模型，企業將能打造出真正具備執行力的智慧助理，讓 AI 從「會說話」進化到「會辦事」。博弘雲端今天就來拆解 Amazon Bedrock Agentcore 的核心技術，讓您實現AI智能代理人，優化工作效率！
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什麼是 Amazon Bedrock Agentcore？拆解 AI 代理人的運作核心
如果將大型語言模型視為 AI 的大腦，那麼 Amazon Bedrock Agentcore 就是賦予其行動能力的「身體」與「神經系統」。Amazon Bedrock Agentcore 是一個專為開發者設計的模組化框架，解決構建 AI 代理人時最棘手的基礎設施難題，讓企業無需從零開始打造複雜的溝通機制，即可快速部署具備高度自主性的應用程式。Amazon Bedrock Agentcore 有以下四大優勢：
無伺服器架構的執行環境 (Runtime)
Amazon Bedrock Agentcore 採用全託管的無伺服器架構，企業無需費心管理底層伺服器的擴展與維運。系統能根據任務負載自動調整資源，確保 AI 代理人隨時待命，隨需即用，且符合成本效益。
具備長期記憶能力 (Memory)
解決了傳統AI應用「聊過即忘」的痛點，Amazon Bedrock Agentcore 能夠跨對話儲存使用者的歷史互動與偏好。「情節記憶 (Episodic Memory」讓 AI 在執行任務時，能調閱過去的背景資訊，提供具備連續性且貼心的服務體驗。
企業級身分與權限控管 (Identity)
資安是企業導入 AI 的首要考量。Amazon Bedrock Agentcore 無縫整合 IAM 身分管理與企業既有的身分驗證機制，確保 AI 代理人在存取敏感資料時，嚴格遵守「最小權限原則」，防止資料外洩，避免資源遭到濫用。
標準化的 API 連接器 (Gateway)
AI Agent 需要工具來完成現實生活的工作，透過標準化的定義，它能讓 AI 快速存取企業內部的 API 與外部工具，向是Salesforce、Slack，與Zendesk，無論是查詢庫存、發送郵件還是操作 SaaS 軟體，都能精準執行。
即時監控改善代理品質 (Evaluations)
Amazon Bedrock Agentcore 可以讓開發人員使用內建的自訂評估器，針對互動品質採樣與評分，改善代理程式的運作效能。
從AI POC 到落地：為什麼 Amazon Bedrock Agentcore 是關鍵推手？
許多 AI Agent 在測試階段的表現很完美，然而面對真實世界的複雜情境時卻容易出錯。要將 AI Agent 從 POC 階段順利推向生產環境，關鍵在於對 AI 思考過程的「可觀測性」與「控制力」，而這正是 Amazon Bedrock Agentcore 的核心價值。
透明化的決策路徑
在生產環境中，企業不能接受一個「黑盒子」幫忙做決策。Amazon Bedrock Agentcore 提供了完整的 Trace 功能，讓開發者能即時監控 Agent 的「思考鏈 (Chain of Thought)」。從接收指令、拆解步驟到呼叫 API 的每一個邏輯環節都清晰可見。這不僅有助於除錯，更能滿足企業合規稽核的需求。
精準的提示詞編程
為了讓 Agent 在複雜任務中保持穩定，Amazon Bedrock Agentcore 允許開發者自定義底層的編排提示詞。開發人員可以透過更嚴謹的指令，限制 Agent 的行為邊界，大幅降低 AI 在生產環境中產生幻覺或脫稿演出的風險。
動態的知識庫整合 (RAG Tuning)
進入生產環境後，Agent 需要處理海量的資訊量。Amazon Bedrock Agentcore 能動態整合知識庫 (Knowledge Base)，讓 AI 在回答前先檢索最新的企業規章，在閱讀大量檢索資料後，依然保持清晰的邏輯判斷，確保每一次的行動都符合最新的業務規範。
Amazon Bedrock Agentcore 如何重塑工作流程？
既然 Amazon Bedrock Agentcore 有這麼多功能，如何整合為全方位的 AI Agent 應用？我們從實際的架構圖來一一解析：
Amazon Bedrock Agentcore 的組積木架構
當今天企業以客戶支援的 AI Agent 為目標，採用 Amazon Bedrock Agentcore 的服務時，從大型語言模型的選擇、情節記憶的體現，Gateway 串接各類型的工具以達到商業目的，最後再透過 Identity 驗證身分。就像是組建樂高積木一樣，開發人員可以輕鬆決定要使用哪些功能，來整合AI 落地的應用。
智慧採購助理實際案例
以「智慧供應鏈採購助理」為例，看看這套組合如何改變傳統作業。當採購經理輸入指令後，AI 大型語言模型會先進行語意解析，隨後驅動 Amazon Bedrock Agentcore 透過 API 查詢 ERP 系統的即時庫存。在此過程中，Amazon Bedrock Agentcore Memory 能發揮關鍵作用，主動關聯該採購窗口過去的互動歷史與偏好，像是慣用的供應商或特殊配送要求，提供更具個人化的決策建議。
同時，為了確保自動化流程的可靠性，開發團隊能利用 Evaluations 功能，針對 Agent 的邏輯推理與執行結果進行自動化測試與評分，確保每一次的下單建議都精準無誤。最終，系統自動生成採購單並發送簽核，將原本耗時數小時的跨系統流程，縮短為幾分鐘的高效操作，大幅提升營運效率。
博弘雲端 AI 服務助企業打造 Agent 的關鍵拼圖
面對代理式 AI 時代的來臨，企業準備好擁抱這波代理式AI的革命了嗎？博弘雲端成為 Anthropic 經銷合作夥伴，讓企業能夠整合AWS Amazon Bedrock 的應用，選用最新的 Claude 模型，助力企業落地代理式 AI 應用，成為堅實的數位員工。
別再讓您的 AI 應用僅停留在對話框，即刻啟動 AI Agent 的概念驗證與測試，盤點企業需要優化的流程，打造自動化應用的關鍵拼圖，有感效益提升！
