新聞速讀｜AWS 推出 AgentCore 治理升級，讓企業 AI 代理更可控
新聞速讀｜AWS 推出 AgentCore 治理升級，讓企業 AI 代理更可控
政策、評估與記憶三合一，降低導入風險
InfoAI 編輯部
當 AI 代理開始真正「接手企業工作」，決定成敗的不再是模型多強，而是權限、評估與記憶能不能一起被好好管住。
AI 代理的關鍵競爭力，正在從「會做多少事」，轉向「在多嚴謹的邊界裡，把事做對」。
AI 代理的關鍵競爭力，正在從「會做多少事」，轉向「在多嚴謹的邊界裡，把事做對」。
01｜理解事件
在今年的 AWS re:Invent 2025 上，Amazon Web Services 宣佈替 Amazon Bedrock AgentCore 推出一系列治理升級，核心是三項新能力：Policy in AgentCore、AgentCore Evaluations、AgentCore Memory，要讓企業更安全地把 AI 代理（AI agents） 接到真實系統與流程裡。
其中 Policy in AgentCore 讓團隊可以用自然語言寫出代理「可以做什麼、不能做什麼」，再由系統轉成 AWS 使用的政策語言 Cedar。這些規則會在代理呼叫工具前，透過 AgentCore Gateway 自動檢查，例如限制「自動退款上限」或「只能讀取特定系統資料」，把原本寫在提示詞裡的模糊指示，變成可稽核、可重複的權限設定。
AgentCore Evaluations 則提供 13 種內建評估器，從正確性、實用性、安全性、工具選擇是否合理，到任務有沒有真正完成，都能持續打分數。企業可以在上線前做壓力測試，也能在實際流量下持續監看表現，不必另外自建一套評估基礎設施。
第三塊是 AgentCore Memory。AWS 把記憶做成託管服務，負責管理代理在多輪互動中的短期與長期記憶，包含使用者偏好、歷史問題與處理過程。這次還特別強調 「情節記憶（episodic memory）」，也就是讓代理可以記住「曾經怎麼解決某個情境」，再應用在未來類似的任務上，而不是每次都從零開始。
值得注意的是，Policy in AgentCore 和 AgentCore Evaluations 目前以預覽形式開放，預覽階段本身不另外計費，降低企業實驗 AI 代理治理機制的門檻。
02｜解讀新聞
從表面上來了，這是一則「AWS 替 AgentCore 加新功能」的產品消息，但這則新聞的本質卻是在替企業級 AI 代理補齊三個以前最讓人不安的環節：邊界、量測、記憶。
過去一年，許多企業都在玩 AI 代理 PoC，但真正卡關的往往不是模型，而是風險控管。Policy in AgentCore等於替代理蓋了一層「IAM 式的保護殼」，把「不要亂改客戶資料」、「超過一定金額要人工覆核」這類規則，從軟性的提示詞，變成會被嚴格檢查的執行條件。對有合規壓力的產業來說，這樣的設計，讓風險長與法遵單位比較有機會點頭。
AgentCore Evaluations 則回應了另一個長期痛點：大家都知道要「看準確率、安全性」，但實務上很少有團隊有資源自建完整評估框架。AWS 把 13 種常見評估做成產品，讓代理的表現可以被持續量化，從「感覺好像可以」走向「有數據支撐可以」。
至於 AgentCore Memory 與 情節記憶，則是把代理從「一次性聊天工具」拉向「長期協作角色」。當系統可以記住使用者偏好、過去決策與處理方式，代理才有可能接下長週期任務，例如專案跟進、客戶成功或內部 IT 支援，而不只是回答單一問題。
從競爭版圖來看，這次更新也讓 AWS 的代理故事更完整地對上微軟、Google 等雲端對手。對手多半強調「一個代理可以幫你串起很多工具」，AWS 則刻意把焦點放在「讓代理在可控風險之內運作」，把自己定位成 企業 AI 代理的治理與基礎設施供應商，而不是只是在賣「聰明模型」。
03｜延伸思考
從這篇新聞可以看到 AI 代理運作邏輯的幾個關鍵層次：第一層是模型本身的推理能力，第二層是外部工具，第三層是長期記憶，而這次 AWS 強調的是第四層：治理與評估。
對於想提升 AI 時代理解力的讀者來說，一個重要調整是：判斷 AI 產品價值時，不要只看 demo 有多驚人，而要看「它怎麼被管」。這包括：權限怎麼定義？政策是否清楚可查？有沒有持續的品質評估？失誤時能不能追蹤與回溯？這次 AgentCore 的更新，其實替我們準備了一份「企業 AI 代理檢查清單」。
其次是情節記憶（episodic memory）這個概念，也很值得特別留意。它代表 AI 代理不只是在多輪對話中維持上下文，而是會開始「記得自己曾經怎麼處理過類似任務」，並在未來做出相似選擇。這種「基於經驗的行為一致性」，會讓代理看起來更像一個穩定的同事，而不是每次都換一個人來接線。
在評估技術限制時，也要保持清醒：再好的 Policy、Evaluations 與 Memory，都無法保證「零失誤」，它們做的是降低風險、讓錯誤更早被發現、更容易被解釋，而不是取代人的判斷。真正成熟的做法，仍然會把「人類在迴路中」、分級風險和覆核機制一起設計進去。
對讀者來說，這代表：未來在選擇或規劃 AI 代理方案時，真正關鍵的專業能力，將會是你能不能問對三類問題：「邊界設在哪」、「評估怎麼做」、「記憶怎麼管」，而不只是問「這個模型是不是最新、參數有多大」。
04｜重點提煉
AWS 在 re:Invent 2025 宣佈替 Amazon Bedrock AgentCore 加上三大能力：Policy in AgentCore、AgentCore Evaluations、AgentCore Memory，企業可以用自然語言或 Cedar 撰寫代理行為規則，利用 13 種內建評估器持續監測表現，並透過託管式記憶與 情節記憶（episodic memory） 累積長期互動脈絡，Policy 與 Evaluations 目前皆以預覽形式、預覽階段不另外計費。
這些更新把 AgentCore 從「包模型的開發工具」變成「企業級代理平台」，焦點從「能做多少事」轉向「在多嚴謹的邊界裡做事」。Policy 像是代理版 IAM，幫助企業在金流、客服、營運等關鍵流程前設好護欄；Evaluations 則提供標準化指標，讓代理從 PoC 到實際營運都有數據基礎可以檢驗。
記憶能力的升級，特別是情節記憶，讓代理有機會承接長週期任務，從一次性回答工具演變成「持續協作角色」，對客戶成功、專案管理、內部支援等情境特別關鍵，這也宣告未來的企業級代理，必然同時具備工具存取、穩定記憶與治理三個面向。
對決策者與專業人士來說，這則新聞提醒我們，在評估任何 AI 代理方案時，應該優先檢查的不是「模型名字」，而是：權限與政策是否透明、評估機制是否具體、記憶範圍與保存方式是否清楚，這些才是判斷其真實價值與風險的關鍵素養。
05｜後續觀察
這則新聞的後續有兩個方向值得持續關注。第一，是 實際案例與最佳實務：哪些大型企業會率先在關鍵流程中採用 AgentCore 的 Policy、Evaluations 與 Memory？他們會如何設計風險分級、人工覆核與記憶範圍，未來很可能形成一套「代理治理操作手冊」，成為市場共同參考標準。第二，是 雲端供應商之間的治理競賽：在 AWS 把代理治理做成平台功能之後，微軟、Google 與其他代理框架勢必跟進，未來是否會出現跨平台通用的政策與評估標準，將決定企業在導入 AI 代理時，是被鎖在單一雲端，還是能有真正的選擇空間。
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參考資料：
AWS announces new capabilities for its AI agent builder
AWS 官方部落格與文件：Amazon Bedrock AgentCore adds quality evaluations and policy controls for deploying trusted AI agents；Amazon Bedrock AgentCore Policy、Evaluations、Memory 相關技術說明
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