使用 Amazon Bedrock AgentCore 构建环境感知智能体：从事件驱动信号到人工介入工作流
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本文介绍了环境智能体（ambient agents）这一范式，即人工智能系统对基础设施事件做出反应，而非等待用户提示。借助 Amazon Bedrock AgentCore，这些智能体处理来自 Amazon S3 或定时任务等来源的信号，自主执行工作流，并通过单一的“ask_human”工具暂停以寻求人类批准。该架构利用 AWS Lambda、SQS 和 DynamoDB 构建无服务器平台，用于管理作业状态和对话历史。一个关键特性是人在回路（human-in-the-loop）机制，允许智能体在采取高风险行动之前请求澄清或授权。参考实现展示了如何使用 LangChain 和 AgentCore Runtime 上的容器化智能体构建此模式。这种方法减少了手动分类的时间，并能够在无需持续人工监督的情况下并行处理多个事件。组织可以通过添加自定义信号处理器或工具来扩展示例，以满足特定的业务需求。
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