Функция Policy в Amazon Bedrock AgentCore получила новые средства контроля действий ИИ-агентов во времени. С их помощью можно ограничивать частоту действий, задавать предварительные условия, определять последовательность вызовов инструментов и учитывать накопительные эффекты. Как сообщает AWS Machine Learning Blog, правила описываются на языке управления с открытым исходным кодом Dogwood. В реальном времени их применяет монитор, встроенный в AgentCore Gateway.
Расширились и возможности Policy Authoring. Инструмент преобразует документы с правилами на естественном языке в формальные спецификации Dogwood, корректные на синтаксическом и семантическом уровнях. Он умеет создавать временные ограничения и ограничения на траекторию действий, использовать Amazon Bedrock Guardrails для выявления нежелательного контента по смыслу свободного текста, а также задавать ограничения для входных параметров инструментов.
Лучше всего Policy Authoring работает с документами, в которых правила четко отделены от обоснований, справочной информации и комментариев. Вместе с документом инструмент получает схему с названиями инструментов, их аргументами и возвращаемыми значениями. Эта схема формируется из MCP-манифеста инструментов агента.
При генерации Policy Authoring также учитывает доступные проверки Amazon Bedrock Guardrails и идентификационные атрибуты, на которые разрешено ссылаться в политиках.
Ключевые факты
Временные ограничения охватывают частоту вызовов, предварительные условия, последовательность вызовов инструментов и накопительные эффекты.
Встроенный в AgentCore Gateway монитор Dogwood применяет политики к действиям агентов в реальном времени.
Схема для генерации политик формируется из MCP-манифеста и содержит названия инструментов, их аргументы и возвращаемые значения.
Policy Authoring может обращаться к Amazon Bedrock Guardrails для выявления нежелательного контента по смыслу свободного текста.
Вопросы и ответы
- Какие действия агента теперь можно ограничивать?
Можно задавать частоту вызовов, предварительные условия, допустимую последовательность инструментов и ограничения на накопительный эффект нескольких действий.
- Что нужно передать инструменту вместе с документом правил?
Нужна схема из MCP-манифеста с названиями инструментов, их аргументами и возвращаемыми значениями. При генерации также учитываются доступные проверки Amazon Bedrock Guardrails и разрешенные идентификационные атрибуты.
- Как подготовить документ, чтобы правила преобразовывались точнее?
Правила стоит отделить от обоснований, справочной информации и комментариев. Полученные политики Dogwood затем применяются к действиям агентов в реальном времени монитором внутри AgentCore Gateway.
Контекст по теме
- AWS открыла код Dogwood для управления цепочками вызовов инструментов ИИ-агентов17 августа 2026 г.
- Amazon Bedrock AgentCore получил политики для контроля цепочек действий ИИ-агентов6 августа 2026 г.
- Amazon Bedrock получил автоматическую доработку политик Automated Reasoning3 августа 2026 г.
- Amazon добавила в Bedrock AgentCore функции для расширения знаний и непрерывного улучшения агентов17 июня 2026 г.