Создание готовых к промышленной эксплуатации интеллектуальных агентів мероприятий с использованием Amazon Bedrock AgentCore и Knowledge Bases

Крупные конференции генерируют огромные объемы информации — многопоточные программы, профили спикеров, карты площадок и постоянно обновляющиеся расписания. Хотя базовые AI-чатботы могут отвечать на логистические вопросы, им часто не хватает контекстной осведомленности, персонализации и масштабируемости корпоративного уровня.

Как официальный партнер AWS, Softprom помогает организациям выйти за рамки прототипов и создавать безопасные, готовые к промышленной эксплуатации AI-решения. В этой статье мы рассмотрим, как развернуть интеллектуального ассистента мероприятия с использованием:

• Amazon Bedrock AgentCore
• Amazon Bedrock Knowledge Bases
• Amazon Cognito

Результат: масштабируемый AI-ассистент, способный обслуживать тысячи одновременных пользователей с безопасной аутентификацией, контекстной памятью и Retrieval-Augmented Generation (RAG) — без управления инфраструктурой.

От прототипа к промышленной эксплуатации: реальный вызов

Создать демонстрационного чат-бота несложно. Развернуть его в промышленной среде — совсем другое дело.

Корпоративные среды требуют:

• Безопасную аутентификацию с поддержкой нескольких IDP
• Изоляцию сессий и конфиденциальность
• Долгосрочное управление пользовательскими предпочтениями
• Поддержку высокой одновременной нагрузки
• Стабильную производительность под нагрузкой

Amazon Bedrock AgentCore решает эти задачи с помощью полностью управляемых компонентов, устраняя месяцы инфраструктурной разработки.

Обзор архитектуры решения

Интеллектуальный ассистент мероприятия построен на четырех ключевых возможностях:

1. Безопасная идентификация и аутентификация
2. Serverless-исполнение с изоляцией сессий
3. Краткосрочная и долгосрочная память
4. Управляемое извлечение знаний через RAG

Рассмотрим, как эти компоненты работают вместе.

1. Безопасный вход и управление идентификацией

Пользователи проходят аутентификацию через Amazon Cognito (или другие поддерживаемые IDP, такие как Okta или провайдеры, совместимые с OIDC). После аутентификации:

• Генерируется bearer-токен.
• Токен включает sub (идентификатор субъекта).
• Этот sub становится actor_id для отслеживания сессии.

Внутри Amazon Bedrock AgentCore компонент Identity проверяет и авторизует каждый запрос перед вызовом агента, обеспечивая безопасность корпоративного уровня и изоляцию пользователей.

2. Runtime агента и изоляция сессий

В основе решения лежит Amazon Bedrock AgentCore Runtime, который обеспечивает:

• Безопасный serverless-хостинг
• Изолированные microVM-сессии
• Выделенные CPU, память и файловую систему для каждой сессии

Каждый участник взаимодействует с логически изолированным экземпляром агента. Это обеспечивает:

• Отсутствие утечек данных между сессиями
• Масштабируемую поддержку тысяч одновременных пользователей
• Стабильную производительность при высокой нагрузке

Такая архитектура обеспечивает персонализацию в масштабе без управления инфраструктурой.

3. Интеллектуальная память: контекст, развивающийся со временем

Краткосрочная память: непрерывность диалога

Краткосрочная память хранит:

• Сообщения пользователя
• Ответы ассистента
• Метаданные сессии (actor_id + session_id)

Это позволяет задавать уточняющие вопросы, например: «Во сколько начинается эта сессия?»

Агент понимает, что означает «эта сессия», поскольку имеет доступ к истории диалога.

Долгосрочная память: постоянная пользовательская аналитика

Долгосрочная память извлекает и сохраняет значимые инсайты между сессиями. Например:

• Предпочитает практические воркшопы
• Интересуется serverless и AI-тематикой
• Избегает коммерческих презентаций от вендоров

Эти предпочтения автоматически извлекаются с использованием стратегий памяти и сохраняются в выделенных пространствах имен для последующей персонализации.

Когда пользователь возвращается и входит в систему, агент загружает сохраненные предпочтения до получения первого сообщения.

Это превращает инструмент вопросов и ответов в непрерывно обучающегося ассистента.

4. Извлечение знаний с Amazon Bedrock Knowledge Bases

Пока память отвечает за персонализацию, конференции создают огромные объемы структурированных данных:

• Описания сессий
• Биографии спикеров
• Обновления программы
• Логистика площадки

Amazon Bedrock Knowledge Bases обеспечивает Retrieval-Augmented Generation (RAG) посредством:

• Загрузки документации мероприятия
• Преобразования данных в векторные эмбеддинги
• Семантического поиска
• Возврата контекстно релевантных результатов

Вместо поиска по ключевым словам система извлекает информацию на основе намерения и смысла.

Пример

Пользователь спрашивает: «Какие AI-сессии мне стоит посетить завтра?»

Агент:

1. Извлекает данные о сессиях из базы знаний.
2. Применяет фильтры персонализации из долгосрочной памяти.
3. Учитывает контекст текущего диалога.
4. Формирует персонализированные рекомендации.

Ответ является фактически точным и персонализированным.

Оркестрация: как всё работает вместе

Интеграция между AgentCore Runtime и Memory осуществляется через событийные хуки:

• Событие инициализации агента → загрузка долгосрочных предпочтений.
• Событие добавления сообщения → сохранение диалога в краткосрочной памяти.
• Инструмент извлечения знаний → вызывается только при необходимости.

Такая модель выборочного извлечения предотвращает перегрузку контекста, сохраняя точность и скорость.

Архитектура балансирует между:

• Предзагруженной персонализацией
• Извлечением знаний по требованию
• Безопасной валидацией идентификации
• Serverless-масштабируемостью

Бизнес-эффект

Комбинируя:

• Управление идентификацией
• Изоляцию сессий
• Постоянную память
• Управляемый RAG

организации могут развернуть AI-ассистентов корпоративного уровня за дни, а не месяцы.

Преимущества включают:

• Снижение затрат на инфраструктурную разработку
• Быстрый вывод на рынок
• Безопасную многопользовательскую среду
• Повышенную вовлеченность участников
• Глубоко персонализированный цифровой опыт

Заключение

Создание интеллектуальных диалоговых агентов больше не является узким местом. Им является промышленное развертывание.

С Amazon Bedrock AgentCore и Knowledge Bases организации могут:

• Предоставлять персонализированных AI-ассистентов с учетом контекста
• Безопасно обслуживать тысячи одновременных пользователей
• Поддерживать аутентификацию корпоративного уровня
• Устранять сложность инфраструктуры

Как партнер AWS, Softprom поддерживает организации в проектировании и внедрении готовых к промышленной эксплуатации AI-архитектур, адаптированных под бизнес-задачи.

Будь то конференции, клиентские порталы или внутренние системы знаний, Amazon Bedrock AgentCore предоставляет управляемую основу для развертывания масштабируемых, безопасных и интеллектуальных агентов — превращая прототипы в корпоративные решения.