Postman与AWS合作推出Agent Mode：AI原生工作流赋能4000万开发者

摘要：Postman与AWS合作推出Agent Mode，这是一款基于Amazon Bedrock的AI原生工作流解决方案，旨在帮助开发者更高效地完成API测试、文档生成、发现和实现等任务。Agent Mode通过动态工具选择、基于模式的读取和上下文优化，解决了传统工具集扩展带来的复杂性问题，并利用Amazon Bedrock的灵活性和跨区域推理能力实现大规模部署。该解决方案展示了AI技术在成熟产品中的深度集成，为开发者提供了更智能、更高效的开发体验。

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背景与挑战

随着AI技术的快速发展，开发者对AI原生工具的需求日益增长。然而，将AI智能体集成到成熟产品中面临诸多挑战，例如工具集扩展带来的复杂性、上下文理解不足以及与现有用户界面交互的耦合问题。Postman与AWS合作推出的Agent Mode，旨在解决这些问题，为开发者提供更智能、更高效的AI原生工作流解决方案。

Agent Mode的核心架构与功能

1. 动态工具选择：

   • Agent Mode通过动态选择工具集，避免了传统工具集扩展带来的复杂性问题。
   • 通过查询工具嵌入向量数据库，Agent Mode将超过170种工具缩小到与当前任务相关的约15种，从而提高效率并减少错误。

2. 基于模式的读取：

   • Agent Mode利用Amazon Bedrock的模型灵活性，提供了基于模式的读取功能，允许智能体生成复杂的查询语句，例如带有JOIN和WHERE子句的SQL查询。
   • 这种方法将工程工作从“每个问题构建一个工具”转变为“一次性建模好数据”，从而支持更广泛的查询生成。

3. 上下文优化：

   • 上下文是Agent Mode理解用户位置、活跃实体和已建立状态的关键。
   • Postman构建了专门的上文处理器，将每个实体提炼成智能体所需的信息，并采用文件系统管理方法，避免了上下文窗口的拥挤问题。

4. Amazon Bedrock的集成：

   • Agent Mode运行在Amazon Bedrock上，利用其跨区域推理能力、零数据保留设置和多层提示缓存功能。
   • 通过选择合适的Claude模型和跨区域推理配置文件，Postman能够根据工作负载需求优化吞吐量、地理处理和成本。

技术亮点与创新

• 工具与界面的解耦：Agent Mode将工具操作与界面状态分离，允许智能体在后台执行操作，而无需用户手动导航界面。
• 上下文管理策略：通过构建专门的上文处理器和采用文件系统管理方法，Agent Mode有效解决了上下文窗口拥挤问题。
• 生产级AI控制：Agent Mode集成了Amazon Bedrock Guardrails功能，确保个人身份信息在到达底层大语言模型之前被屏蔽。

行业影响与开发者建议

Agent Mode的推出标志着AI技术在成熟产品中的深度集成，为开发者提供了更智能、更高效的开发体验。以下是一些关键建议：

• 动态管理工具集：根据任务需求动态选择工具，避免工具集过度扩展带来的复杂性。
• 优先使用基于模式的读取：在数据结构良好的情况下，使用基于模式的读取功能，而不是构建多个单一用途的读取工具。
• 精心设计上下文处理器：构建专门的上文处理器，并将其作为稀缺资源进行管理，以确保智能体能够获得所需的关键信息。

结论

Postman与AWS的合作展示了AI技术在成熟产品中的巨大潜力。通过动态工具选择、基于模式的读取和上下文优化，Agent Mode为开发者提供了一种全新的AI原生工作流解决方案。未来，随着AI技术的不断发展，类似的集成模式有望在更多领域得到应用，为开发者带来更高效、更智能的开发体验。

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消息来源：AWS Machine Learning Blog (2026-10-09)

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