AWS发布AgentCore Observability：跨平台AI智能体监控与优化解决方案

摘要：AWS推出了Amazon Bedrock AgentCore Observability，这是一款跨平台AI智能体监控解决方案，支持在本地、多云环境以及开发者机器上运行的AI智能体。该方案通过集成AWS Distro for OpenTelemetry (ADOT) 和AWS IAM，实现了从非AWS环境到AgentCore Observability仪表板的遥测数据路由，为开发者提供对AI智能体性能、行为和成本的全面洞察。

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核心功能与解决方案

Amazon Bedrock AgentCore Observability旨在解决AI智能体在非AWS环境中的监控难题，其核心功能包括：

• 跨平台支持：支持在本地服务器、Google Cloud Platform (GCP)、Microsoft Azure等环境中运行的AI智能体。
• 遥测数据集成：通过AWS Distro for OpenTelemetry (ADOT) 自动检测AI智能体框架，捕获生成式AI语义约定跨度，并将遥测数据直接导出到Amazon CloudWatch。
• 统一仪表板：所有遥测数据集中显示在AgentCore Observability仪表板上，涵盖会话、跟踪、指标和日志。

技术亮点

1. ADOT自动检测：ADOT处理遥测数据导出的复杂性，支持非AWS环境中的自动检测和配置。
2. SigV4身份验证：ADOT使用SigV4对OTLP导出请求进行签名，确保数据安全传输。
3. OpenTelemetry语义约定：遵循生成式AI语义约定，捕获智能体推理步骤、工具调用和模型调用等关键信息。
4. 环境变量配置：通过设置环境变量，开发者可以灵活配置遥测数据的路由和认证方式。

行业影响

• 提升AI智能体透明度：集中化的监控和日志记录有助于识别AI智能体中的问题行为，如幻觉或有害输出。
• 优化资源使用：通过跟踪token使用情况，开发者可以更好地管理AI智能体的成本。
• 支持多云战略：该解决方案支持跨云环境部署，为企业采用多云战略提供了便利。

开发者建议

• 使用IAM Roles Anywhere：对于生产环境，建议使用IAM Roles Anywhere代替长期访问密钥，以提高安全性。
• 保持环境一致性：确保在非AWS环境中正确配置OpenTelemetry环境变量，以实现无缝集成。
• 定期轮换凭证：定期更新IAM凭证，以降低安全风险。

验证与测试

AWS在多个非AWS环境中测试了ADOT自动检测方法，包括模拟的本地环境和Google Cloud Shell，结果表明遥测数据能够成功集成到AgentCore Observability仪表板中。

结论

Amazon Bedrock AgentCore Observability为AI智能体提供了强大的监控和优化工具，无论其运行在何处。该解决方案不仅提升了AI智能体的透明度和可控性，还为开发者提供了更高效的管理手段。

资源链接

• Amazon Bedrock AgentCore Observability 文档
• GitHub 上的示例代码

原文链接

AWS Machine Learning Blog: Monitor on-premises and multi-cloud AI agents with AgentCore Observability

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消息来源：AWS Machine Learning Blog (2026-08-13)

—— 完 ——

主题标签： #AWS #AgentCore #AI监控 #跨平台 #OpenTelemetry