跳到正文
原文
AWS Machine Learning Blog· Adrianna Chudy·· 1 小时前精选AI 评分80

Amazon Bedrock AgentCore 发布 Web Answer 托管工具,以单次 MCP 调用返回带引用的合成答案

Getting started with Web Answer on Amazon Bedrock AgentCore

AI 导读

Amazon 宣布 Amazon Bedrock AgentCore 的 Web Answer 功能正式可用,这是一个由 AWS 托管的连接器,允许 Agent 通过一次工具调用获取基于当前网络来源的合成答案及引用。该工具将原本需要自行构建的搜索、检索、清洗、综合和引用提取流程整合为一个请求,Agent 只需发送自然语言问题即可在数秒内获得带有来源 URL 的可验证回答。

Web Answer 与同平台的 Web Search 工具形成互补:后者返回原始搜索结果供用户模型处理,前者则完全接管检索循环并输出最终答案。其技术实现包括自主规划搜索、并行执行查询、读取页面验证事实以及使用负责任 AI 的安全措施。在工程集成上,它遵循 Model Context Protocol (MCP) 标准,通过 Gateway 进行身份验证(支持 IAM 或 JWT),且流量可通过 VPC PrivateLink 保持在 AWS 内部,不产生数据外泄。定价为每 1000 次工具调用 10 美元,目前仅在 us-east-1 区域可用。

这一发布标志着企业级 Agent 开发模式的转变,即从依赖复杂的自定义 RAG 管道转向标准化的托管能力。对于开发者而言,这意味着可以显著降低维护搜索索引和处理幻觉的风险成本;对于架构师而言,这提供了更可控的数据边界和合规性保障。不过,由于是托管服务,用户对底层检索策略和模型推理的控制力相比自建方案会有所减弱,需权衡灵活性与工程效率。

推荐理由

将检索链路从自建转为托管,直接改变 Agent 开发中搜索与引用模块的工程成本结构。

来源:AWS Machine Learning Blog · aws.amazon.com