AWS发布Deckhand：基于Amazon Bedrock AgentCore的AI IT支持助手

摘要：AWS与ShipStation Global合作推出Deckhand，这是一款基于Amazon Bedrock AgentCore构建的AI IT支持助手。Deckhand通过整合Slack、Confluence、Jira等服务，能够自动回答常见IT问题、分析错误截图并创建工单。在上线后的前三个月内，Deckhand解决了97.5%的查询，并获得了96%的员工正面反馈，显著提升了IT支持效率并减少了重复性工作。

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技术架构与核心机制

Deckhand是一款基于Amazon Bedrock AgentCore构建的AI IT支持助手，其核心功能包括：

1. Slack集成：Deckhand作为Slack中的虚拟团队成员，能够实时读取频道中的对话内容，并根据用户请求提供即时响应。
2. 知识库检索：通过Amazon Bedrock的知识库功能，Deckhand能够访问并检索来自Confluence、公司内部网和Slack历史记录的文档，为用户提供精准的答案。
3. 错误分析与工单创建：Deckhand能够解析错误消息截图，并自动创建或更新Jira工单，确保问题得到及时处理。
4. 递归语言模型（RLM）：Deckhand利用RLM技术对Slack历史记录进行挖掘，提取有效的解决方案并将其纳入知识库，从而不断提升回答的准确性和实用性。

工程权衡与性能表现

• 优势：“不依赖服务器或容器管理，AgentCore运行时直接托管代理，简化了部署流程。”
• 挑战：为了保证知识库的质量，团队需要持续维护和更新知识库内容。此外，RLM的挖掘过程需要严格的过滤机制，以避免将错误或无关的信息纳入知识库。
• 性能表现：在三个月内，Deckhand解决了97.5%的查询，其中三分之一的问题在非工作时间得到解答，显著提升了IT支持效率。

开发者落地与部署建议

1. 知识库维护：建议企业首先构建一个结构良好且定期更新的知识库，以确保AI助手能够提供准确的信息。
2. 工具集成：利用AgentCore Gateway将Lambda函数作为工具集成到代理中，可以实现更灵活的功能扩展。
3. 安全与隐私：在部署过程中，应注意保护用户数据的安全，例如通过AWS Secrets Manager管理凭证，并使用IAM角色进行权限控制。
4. 持续优化：通过收集用户反馈并使用RLM技术不断优化知识库内容，可以进一步提升AI助手的性能。

结论

Deckhand展示了AI在企业IT支持中的巨大潜力。通过将重复性工作自动化，IT团队可以专注于更复杂的任务，从而提高整体工作效率。AWS的Bedrock AgentCore平台为构建此类AI助手提供了强大的支持，使得企业能够快速部署并获得显著的业务价值。

关键要点

• Deckhand通过整合Slack、Confluence和Jira等服务，实现了IT支持流程的自动化。
• 三个月内解决了97.5%的查询，并获得了96%的正面反馈。
• 展示了AI在提升企业运营效率方面的巨大潜力。

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消息来源：AWS Machine Learning Blog (2026-10-13)

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