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AWS Machine Learning Blog· Vibhu Pareek·· 4 小时前精选AI 评分75

AWS Agent Registry 通过运行时语义搜索实现 MCP 与 A2A 工具的动态发现

Discover tools at runtime with AWS Agent Registry

AI 导读

AWS 正式发布 AWS Agent Registry,这是一个用于目录化和发现 Model Context Protocol (MCP) 服务器、Agent 及技能的托管服务。该服务旨在解决企业级系统中因硬编码工具导致的扩展瓶颈,允许编排器在运行时通过混合关键词和语义搜索查询已批准的记录,从而构建客户端并执行任务,而无需修改代码或重新部署。

核心机制包含三个步骤:发现(Discover)、实例化(Instantiate)和执行(Execute)。编排器发送自然语言查询至数据平面,返回包含身份、描述、协议描述符(如 MCP 元数据或 A2A Agent 卡)的记录,但不包含调用凭证。随后,编排器根据描述符类型构建客户端,例如从 Amazon Bedrock AgentCore Gateway 获取 MCP 端点,或通过 boto3 调用 A2A 运行时。认证信息(如 Cognito OAuth 令牌或 IAM 签名)需通过独立的安全配置路径获取,确保凭证不随搜索结果泄露。示例展示了三种场景:仅 MCP 调用、MCP 与 A2A 组合调用,以及基于意图的纯语义匹配(如“退货”匹配到未显式包含该词的客服 Agent)。

该方案将发布流程解耦,团队可独立部署和注册自己的 MCP 服务器或技能,仅需通过审批工作流即可对消费者可见,无需编排器代码变更。生产部署建议结合 Amazon Bedrock Guardrails 进行响应控制,并利用 CloudWatch 和 AgentCore Observability 监控搜索成功率及下游调用结果。虽然小且稳定的目录仍适合硬编码,但对于暴露大量内部 API 的企业 SaaS 环境,运行时发现显著降低了维护成本并提升了灵活性。

推荐理由

材料将硬编码工具链解耦为运行时语义发现,直接改变企业级 Agent 编排的发布流程与治理边界。

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