Erstellen einer semantischen Schicht für Agentic AI mit EDB Postgres AI und Amazon Bedrock AgentCore
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Dieser Artikel zeigt, wie sich eine semantische Schicht für agentic AI durch die Integration von EDB Postgres AI mit Amazon Bedrock AgentCore erstellen lässt. Die Lösung integriert betriebsrelevante Bedeutungen direkt in die operative Postgres-Datenbank mithilfe einer AIDB-Erweiterung, die Standard-COMMENT-Anweisungen und Fremdschlüssel nutzt, um Datenbeziehungen zu definieren. Ein auf AgentCore ausgeführter Agent fragt diese semantische Wissensdatenbank ab, um Fragen zum Kunden-360-Bild zu beantworten, wobei Anthropic Claude für Planung und Ausführung eingesetzt wird. Die Governance wird durch native Postgres-Primitiven wie GRANT-Anweisungen und zeilenbasierte Sicherheitsschutzmechanismen durchgesetzt, wodurch sichergestellt wird, dass verschiedenen Benutzerrollen der angemessene Datenzugriff gewährt wird, ohne den Agenten-Code zu ändern. Die Architektur leitet Anfragen von über Amazon Cognito authentifizierten Nutzern über das AgentCore Gateway an einen MCP-Endpunkt weiter, der innerhalb der Postgres-Instanz gehostet wird. Die Beobachtbarkeit (Observability) wird durch OpenTelemetry-Traces aufrechterhalten, die in der Datenbank erfasst werden, was detaillierte Audit-Protokolle der SQL-Ausführungen ermöglicht. Dieser Ansatz eliminiert die Notwendigkeit separater Kataloge oder Lambda-Funktionen und hält Datendefinitionen sowie Zugriffssteuerungen innerhalb eines einzigen Schemas synchron.
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