Створення готових до промислової експлуатації інтелектуальних агентів подій із використанням Amazon Bedrock AgentCore та Knowledge Bases

Великі конференції генерують величезні обсяги інформації — багатопотокові програми, профілі спікерів, карти локацій і постійно оновлювані розклади. Хоча базові AI-чатботи можуть відповідати на логістичні запитання, їм часто бракує контекстної обізнаності, персоналізації та масштабованості корпоративного рівня.

Як офіційний партнер AWS, Softprom допомагає організаціям вийти за межі прототипів і створювати безпечні, готові до промислової експлуатації AI-рішення. У цій статті ми розглянемо, як розгорнути інтелектуального асистента події з використанням:

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

Результат: масштабований AI-асистент, здатний обслуговувати тисячі одночасних користувачів із безпечною автентифікацією, контекстною пам’яттю та Retrieval-Augmented Generation (RAG) — без управління інфраструктурою.

Від прототипу до промислової експлуатації: реальний виклик

Створити демонстраційного чатбота нескладно. Розгорнути його у виробничому середовищі — значно складніше.

Корпоративні середовища потребують:

• Безпечної автентифікації з підтримкою кількох IDP
• Ізоляції сесій та конфіденційності
• Довгострокового управління користувацькими вподобаннями
• Підтримки високої одночасної навантаженості
• Стабільної продуктивності під навантаженням

Amazon Bedrock AgentCore вирішує ці завдання за допомогою повністю керованих компонентів, усуваючи місяці інфраструктурної розробки.

Огляд архітектури рішення

Інтелектуальний асистент події побудований на чотирьох ключових можливостях:

1. Безпечна ідентифікація та автентифікація
2. Serverless-середовище виконання з ізоляцією сесій
3. Короткострокова та довгострокова пам’ять
4. Кероване отримання знань через RAG

Розгляньмо, як ці компоненти працюють разом.

1. Безпечний вхід і керування ідентифікацією

Користувачі проходять автентифікацію через Amazon Cognito (або інші підтримувані IDP, такі як Okta чи провайдери, сумісні з OIDC). Після автентифікації:

• Генерується bearer-токен.
• Токен містить sub (ідентифікатор суб’єкта).
• Цей sub стає actor_id для відстеження сесії.

У межах Amazon Bedrock AgentCore компонент Identity перевіряє та авторизує кожен запит перед викликом агента, забезпечуючи безпеку корпоративного рівня та ізоляцію користувачів.

2. Runtime агента та ізоляція сесій

В основі рішення — Amazon Bedrock AgentCore Runtime, який забезпечує:

• Безпечний serverless-хостинг
• Ізольовані microVM-сесії
• Виділені CPU, пам’ять і файлову систему для кожної сесії

Кожен учасник взаємодіє з логічно ізольованим екземпляром агента. Це забезпечує:

• Відсутність перехресного витоку даних між сесіями
• Масштабовану підтримку тисяч одночасних користувачів
• Стабільну продуктивність за високого навантаження

Така архітектура забезпечує персоналізацію в масштабі без управління інфраструктурою.

3. Інтелектуальна пам’ять: контекст, що еволюціонує з часом

Короткострокова пам’ять: безперервність діалогу

Короткострокова пам’ять зберігає:

• Повідомлення користувача
• Відповіді асистента
• Метадані сесії (actor_id + session_id)

Це дозволяє ставити уточнювальні запитання, наприклад: «О котрій годині починається ця сесія?»

Агент розуміє, що означає «ця сесія», оскільки має доступ до історії діалогу.

Довгострокова пам’ять: постійна користувацька аналітика

Довгострокова пам’ять вилучає та зберігає значущі інсайти між сесіями. Наприклад:

• Надає перевагу практичним воркшопам
• Цікавиться serverless та AI-темами
• Уникає комерційних презентацій від вендорів

Ці вподобання автоматично вилучаються за допомогою стратегій пам’яті та зберігаються в окремих просторах імен для подальшої персоналізації.

Коли користувач повертається та входить у систему, агент завантажує збережені вподобання ще до першого повідомлення.

Це перетворює інструмент запитань і відповідей на асистента, що безперервно навчається.

4. Отримання знань із Amazon Bedrock Knowledge Bases

Поки пам’ять відповідає за персоналізацію, конференції створюють великі обсяги структурованих даних:

• Опис сесій
• Біографії спікерів
• Оновлення програми
• Логістику локації

Amazon Bedrock Knowledge Bases забезпечує Retrieval-Augmented Generation (RAG) шляхом:

• Завантаження документації події
• Перетворення даних у векторні ембедінги
• Виконання семантичного пошуку
• Повернення контекстно релевантних результатів

Замість пошуку за ключовими словами система отримує інформацію на основі наміру та змісту.

Приклад

Користувач запитує: «Які AI-сесії мені варто відвідати завтра?»

Агент:

1. Отримує дані про сесії з бази знань.
2. Застосовує фільтри персоналізації з довгострокової пам’яті.
3. Враховує контекст поточного діалогу.
4. Формує персоналізовані рекомендації.

Відповідь є фактично точною та персоналізованою.

Висновок

Створення інтелектуальних діалогових агентів більше не є вузьким місцем. Ним є промислове розгортання.

З Amazon Bedrock AgentCore та Knowledge Bases організації можуть:

• Надавати персоналізованих AI-асистентів із урахуванням контексту
• Безпечно обслуговувати тисячі одночасних користувачів
• Підтримувати автентифікацію корпоративного рівня
• Усувати складність інфраструктури

Як партнер AWS, Softprom підтримує організації у проєктуванні та впровадженні готових до промислової експлуатації AI-архітектур, адаптованих до їхніх бізнес-потреб.

Незалежно від того, чи йдеться про конференції, клієнтські портали або внутрішні системи знань, Amazon Bedrock AgentCore надає керовану основу для розгортання масштабованих, безпечних та інтелектуальних агентів — перетворюючи прототипи на корпоративні рішення.