亚马逊AWS官方博客

零售数字化转型新引擎：基于 AWS Bedrock 和 Strands SDK 的 AI Agent 实践指南

引言

零售行业正站在智能化转型的十字路口。一方面，消费者对个性化体验的期望不断攀升，要求企业能够 7×24 小时提供即时、精准的服务；另一方面，人力成本上涨、供应链复杂度增加、市场竞争白热化，都在倒逼企业寻找更高效的运营模式。

传统的自动化工具已经无法满足这些复杂需求。企业需要的不仅是执行固定流程的机器人，而是能够

理解上下文、自主决策、灵活应对的智能助手——这正是 AI Agent（智能代理）技术的价值所在。

AI Agent 不同于传统的聊天机器人或 RPA 工具，它具备三大核心能力：

• 🧠

智能理解：通过大语言模型理解自然语言，准确把握用户意图

• 🔧

工具调用：自主选择和组合使用各种工具，完成复杂任务

• 🤝

多代理协作：多个专业 Agent 协同工作，处理跨领域问题

然而，从概念到落地，企业面临诸多挑战：如何选择合适的技术栈？如何设计可扩展的架构？如何确保安全合规？如何快速验证价值？

本文将为您提供一套完整的实践指南，展示如何使用

和 Strands Agents SDK AWS 云服务构建企业级零售 AI Agent 系统。我们将涵盖：

✅

5 大典型应用场景：从智能客服到供应链优化的完整方案

✅

端到端技术实现：从架构设计到代码实现的详细指导

✅

实战演示系统：可直接运行的完整示例代码

✅

企业级部署方案：包括最新的 Amazon Bedrock AgentCore

✅

安全与合规：Bedrock Guardrails 的深度集成

✅

落地实施路径：从 MVP 到规模化的渐进式策略

无论您是技术决策者、架构师还是开发工程师，都能从本文中获得实用的指导和可落地的方案。让我们开始这段 AI Agent 的实践之旅。

AI Agent 在零售行业的应用场景

1. 智能客户服务

AI Agent 可以作为 7×24 小时在线的虚拟客服，处理客户咨询、订单查询、退换货申请等常见问题。通过自然语言理解能力，Agent 能够准确识别客户意图，并提供个性化的解决方案。

典型场景：

• 产品咨询与推荐
• 订单状态查询
• 退换货流程指导
• 售后问题处理

技术实现方案：

使用

构建多代理协作系统，结合 AWS 云服务实现高可用、可扩展的客服解决方案： Strands Agents SDK AI 能力：通过 *Amazon Bedrock*调用 Nova、Llama 等先进大语言模型， *Strands SDK*提供统一的模型接口，轻松切换不同模型 对话管理：使用 *Strands SDK*的会话状态管理，结合 *Amazon DynamoDB*持久化对话历史和用户上下文 实时响应：利用 *Strands SDK*的流式处理能力，配合 *Amazon API Gateway*和 *WebSocket*实现实时对话 知识库集成：通过 *Amazon Bedrock Knowledge Bases*存储产品手册、FAQ，Agent 自动检索相关信息 多渠道接入：通过 *Amazon Connect*整合电话、网页、移动 APP 等多个客服渠道

2. 个性化商品推荐

基于客户的浏览历史、购买记录和偏好数据，AI Agent 可以实时生成个性化的商品推荐，提升转化率和客户满意度。

典型场景：

• 基于用户画像的商品推荐
• 购物车智能提醒
• 交叉销售和追加销售
• 个性化促销活动推送

技术实现方案：

结合

*Strands Agents SDK* 和 AWS 机器学习服务，构建智能推荐系统： 推荐引擎：使用 *Amazon Personalize*训练个性化推荐模型， *Strands Agent*通过工具函数调用推荐 API 用户画像：在 *Amazon DynamoDB*存储用户行为数据，Agent 实时查询用户偏好和历史 商品数据：使用 *Amazon OpenSearch Service*构建商品搜索引擎，支持语义搜索和向量检索 实时分析：通过 *Amazon Kinesis*实时处理用户行为流，Agent 基于最新数据做出推荐 A/B 测试：利用 *Amazon CloudWatch Evidently*测试不同推荐策略的效果

3. 库存与供应链优化

AI Agent 可以分析销售数据、季节性趋势和市场动态，协助进行库存预测和补货决策，减少库存积压和缺货风险。

典型场景：

• 智能库存预警
• 自动补货建议
• 供应商协调
• 物流路径优化

技术实现方案：

使用

*Strands Agents SDK* 构建智能供应链管理系统，整合 AWS 数据和分析服务： 数据仓库：在 *Amazon Redshift*存储历史销售和库存数据，Agent 查询趋势和模式 预测分析：使用 *Amazon Forecast*进行需求预测，Agent 基于预测结果生成补货建议 实时库存：通过 *Amazon DynamoDB*维护实时库存状态，支持高并发查询和更新 事件驱动：使用 *Amazon EventBridge*触发库存预警，自动启动 Agent 处理流程 供应商集成：通过 *AWS Step Functions*编排复杂的供应链工作流，Agent 协调各个环节 物流优化：调用 *Amazon Location Service*优化配送路线

4. 价格动态调整

通过监控竞争对手价格、市场需求和库存水平，AI Agent 可以实时调整商品定价策略，最大化利润和市场竞争力。

典型场景：

• 竞品价格监控
• 动态定价策略
• 促销活动优化
• 利润率分析

技术实现方案：

利用

*Strands Agents SDK* 和 AWS 分析服务构建智能定价系统： 数据采集：使用 *AWS Lambda*定期爬取竞品价格，存储到 *Amazon S3* 价格分析：通过 *Amazon Athena*查询历史价格数据，Agent 分析价格趋势和弹性 机器学习：使用 *Amazon SageMaker*训练定价模型，预测最优价格点 实时决策：Agent 综合考虑库存、竞品价格、需求预测等因素，通过 *Amazon Bedrock*的推理能力做出定价决策 规则引擎：在 *Amazon DynamoDB*存储定价规则和约束，Agent 确保价格调整符合业务策略 审批流程：重大价格调整通过 *Amazon SNS*通知管理层审批

5. 数据分析与商业洞察

AI Agent 可以自动化处理大量销售数据，生成可视化报告和商业洞察，帮助管理层做出数据驱动的决策。

典型场景：

• 销售趋势分析
• 客户行为分析
• 市场细分研究
• 绩效指标监控

技术实现方案：

使用

*Strands Agents SDK* 构建智能分析助手，整合 AWS 数据分析全栈服务： 数据湖：在 *Amazon S3*构建数据湖，存储所有业务数据，使用 *AWS Glue*进行 ETL 处理 交互式查询：Agent 通过 *Amazon Athena*执行 SQL 查询，快速获取分析结果 数据可视化：集成 *Amazon QuickSight*API，Agent 自动生成图表和仪表板 自然语言查询：用户用自然语言提问（“上个月销售额最高的品类是什么？”），Agent 理解意图并转换为 SQL 查询 智能洞察：使用 *Amazon Bedrock*的分析能力，Agent 从数据中提取趋势、异常和建议 报告生成：Agent 自动生成周报、月报，通过 *Amazon SES*发送给相关人员 预测分析：调用 *Amazon Forecast*进行未来趋势预测

AI Agent 的核心优势

1. 自主性与智能决策

AI Agent 不仅仅是简单的自动化脚本，它具备理解上下文、推理和自主决策的能力。通过大语言模型（LLM）的支持，Agent 可以处理复杂的、非结构化的问题。

2. 工具集成能力

通过工具（Tools）机制，AI Agent 可以与各种外部系统集成，如数据库、API、文件系统等，实现真正的端到端自动化。

3. 多代理协作

复杂的零售业务往往需要多个专业领域的知识。通过多代理架构，可以让不同的 Agent 专注于特定领域，协同完成复杂任务。

4. 可扩展性与灵活性

基于

*Strands Agents SDK* 构建的系统具有良好的可扩展性，可以根据业务需求灵活添加新的 Agent 或工具。

5. 成本效益

相比传统的人工服务，AI Agent 可以大幅降低运营成本，同时提供一致的服务质量和更快的响应速度。

如何让 AI Agent 发挥业务价值

在多数企业中，最引人注目的 AI Agent 应用场景往往也是最复杂、最难实现的。现实是：根据

*Merkle* 的调查发现，只有 51% 的组织拥有丰富且对所有团队可访问的数据，69% 认为技术互不连通阻碍了数字化转型。面对这些差距，盲目追求一次性大规模落地只会导致搁置与失败。

从小到大、可衡量、以人为本的实施路线

要成功地将 AI Agent 应用于业务，务必遵循

从小到大、可衡量、以人为本的路线。

1. 明确目标与试点场景

首先明确** **“** **为什么用** **“** **和** **“** **解决哪个问题** **“**，选取低风险、高收益的试点场景，并设定清晰的 KPI 与 ROI 标准。 **推荐试点场景：

• 🎯

智能客户服务：自动化常见问题解答，减少人工客服压力

• 📊

客户行为分析：实时分析用户行为，提供个性化推荐

• 📦

订单处理自动化：自动处理订单查询、状态更新等重复性工作

• 💰

价格优化建议**：基于市场数据提供定价建议（需人工审核） **KPI ** **设定示例：

– 客服响应时间：从平均 5 分钟降至 30 秒

– 客户满意度：提升 15%

– 人工客服工作量：减少 40%

– 转化率：提升 10%

– ROI：6 个月内实现投资回报

2. 增量式构建

采用增量式构建策略：

先实现核心能力、验证效果、完善数据与流程，再逐步扩展功能**。 **阶段一：** **MVP** **（最小可行产品）

• 实现单一 Agent 处理最核心的业务场景
• 使用现有数据源，避免大规模数据整合
• 设置人工审核机制，确保输出质量
• 收集用户反馈和性能数据

阶段二：优化与扩展

• 基于反馈优化 Agent 性能和准确率
• 打通更多数据源，丰富 Agent 能力
• 引入多 Agent 协作，处理复杂场景
• 逐步减少人工干预，提升自动化程度

阶段三：规模化部署

• 扩展到更多业务场景和渠道
• 建立完善的监控和治理体系
• 制定变更管理和培训机制
• 持续优化和迭代

3. Merkle 实操建议

*Merkle* 总结了以下实操建议可供参考：

✅

选定明确定义、效果可衡量的应用场景

• 避免“大而全“的目标，聚焦具体业务痛点
• 确保场景有清晰的成功标准和衡量指标

✅

盘点并打通关键数据，补齐短板

• 评估现有数据质量和可访问性
• 优先打通 Agent 所需的核心数据源
• 建立数据治理流程，确保数据准确性

✅

组建跨职能团队推进执行

• 业务团队：定义需求和验收标准
• 技术团队：实现 Agent 系统和集成
• 数据团队：提供数据支持和分析
• 合规团队：确保符合法规和政策

✅

设定监控、反馈与迭代机制

• 实时监控 Agent 性能和用户满意度
• 建立快速反馈通道，及时发现问题
• 定期回顾和优化，持续改进

务实的小步快跑既能快速交付价值，也能揭露技术与数据问题，为未来复杂场景的规模化部署打下坚实基础。

💡

更多 AI Agent 的应用建议请参考： *Merkle Agentic AI Playbook*

人机协同而非替代

最后我们强调，在应用 AI Agent 时需要

聚焦于人机协同而非替代。

尽管当下企业都在追求尽可能的自动化，但是作为零售企业，特别是在与客户互动的过程中需要注意

不要高估消费者对纯数字化体验的偏好**。面对复杂的购买决策和售后问题，消费者仍然渴望有真人介入。 **人机协同的最佳实践：** **分层服务策略

• 简单问题：AI Agent 自动处理
• 中等复杂度：AI Agent 提供建议，人工确认
• 复杂问题：人工处理，AI Agent 辅助

无缝转接机制

• AI Agent 识别超出能力范围的问题，主动转接人工
• 保留完整对话历史，避免客户重复描述问题
• 人工客服可以随时接管对话

持续学习循环

• 人工处理的案例反馈给 AI Agent 学习
• 定期更新 Agent 的知识库和能力
• 人工专家审核 Agent 的输出质量

透明度与信任

• 明确告知客户正在与 AI Agent 交互
• 提供随时转接人工的选项
• 尊重客户的选择和偏好

企业应当把 AI Agent 当作增强而非替代，用分阶段、以客户为中心的策略，才能赢得信任并稳步提升效率。

技术实施建议

结合

*Strands Agents SDK* 和 AWS 云服务，我们建议采用以下技术路径： 第一阶段：快速验证（1-2 个月） 第二阶段：优化扩展（ 3-6 个月） 第三阶段：规模化部署（ 6-12 个月）

• 部署到

*AWS Lambda*或 *ECS*实现弹性伸缩

• 集成

*CloudWatch*实现全面监控

• 使用

*DynamoDB*存储会话历史和用户偏好

• 配置

*Bedrock Guardrails*确保安全合规

获取专业咨询

如需进一步咨询如何规划 AI Agent 的应用并定制化落地路径，欢迎：

• 📧 发送邮件至：

*[已去除邮箱]*

• 🌐 访问

*Merkle* *中国官网*获取更多信息

Strands Agents SDK 简介

*Strands Agents SDK* 是一个强大的 Python 框架，专为构建生产级 AI Agent 系统而设计。它提供了： 简洁的 API：易于上手，快速构建 Agent 丰富的工具生态：支持 *Python* *函数*、 *MCP* *协议*等多种工具集成方式 多代理模式：支持 *Graph*、 *Swarm*、 *Workflow*等多种协作模式 流式处理：支持实时响应和进度更新 生产就绪：内置可观测性、安全防护等企业级特性

典型实现方法

方法一：单一智能代理

适用于相对简单的场景，如单一功能的客服机器人。

特点：

• 实现简单，快速上线
• 适合单一领域问题
• 易于维护和调试

方法二：多代理协作（Agents as Tools）

将多个专业 Agent 作为工具提供给一个协调者 Agent，由协调者根据用户请求路由到合适的专业 Agent。

特点：

• 清晰的职责分工
• 易于扩展新的专业领域
• 适合中等复杂度的业务场景

方法三：图模式（Graph Pattern）

通过定义节点（Agent）和边（转换条件），构建结构化的工作流程。详见

*Graph * *模式文档*。 特点：

• 支持条件分支和循环
• 适合有明确业务流程的场景
• 可控的执行路径

方法四：群体模式（Swarm Pattern）

多个专业 Agent 自主协作，通过 handoff 机制动态传递任务。详见

*Swarm * *模式文档*。 特点：

• 高度自主和灵活
• 适合探索性和创造性任务
• 涌现式的执行路径

零售行业 AI Agent 架构示例

下面我们将构建一个零售客户服务系统，采用多代理协作模式，包含以下专业 Agent：

协调者 Agent：分析客户请求，路由到合适的专业 Agent 产品推荐 Agent：处理商品咨询和推荐 订单管理 Agent：处理订单查询、修改和取消 库存查询 Agent：查询商品库存和可用性 客户服务 Agent：处理退换货和售后问题

系统架构图

代码实现示例

1. 安装依赖

pip install strands-agents

2. 定义工具函数

首先，我们定义一些工具函数，用于与后端系统交互：

3. 定义专业 Agent

接下来，我们将每个专业 Agent 实现为一个工具函数：

4. 创建协调者 Agent

最后，我们创建一个协调者 Agent，负责分析客户请求并路由到合适的专业 Agent：

5. 使用示例

实战演示：代码示例运行效果

为了更直观地展示 Strands Agents SDK 在零售场景中的强大能力，我们基于上述架构实现了一个完整的演示系统。以下是实际运行效果和关键代码片段。

演示系统架构

我们的演示系统采用了多代理协作（Agents as Tools）模式，包含：

协调者 Agent：智能路由客户请求 商品推荐 Agent：处理商品咨询和推荐 订单管理 Agent：处理订单查询和跟踪 库存查询 Agent：实时库存检查

系统使用

构建 Web 界面， Streamlit 提供 LLM 能力， *Amazon Bedrock* 存储业务数据。 *DynamoDB*

核心代码实现

1. 协调者 Agent 实现

协调者是整个系统的“大脑“，负责理解用户意图并分发任务：

*Strands SDK* 优势体现：

• ✅

极简 API：仅需几行代码即可创建功能完整的协调者

• ✅

工具即 Agent：使用 @tool *装饰器*将子 Agent 作为工具，实现优雅的层级结构

• ✅

灵活配置：支持动态切换模型，适配不同业务需求

2. 专业 Agent 实现

每个专业 Agent 专注于特定领域，配备相应的工具集：

*Strands SDK* 优势体现：

• ✅

*@tool* ：将 Agent 转换为可被其他 Agent 调用的工具 *装饰器*

• ✅

自动参数解析：SDK 自动从用户请求中提取参数并传递给工具

• ✅

嵌套 Agent：支持 Agent 调用 Agent，构建复杂的层级结构

3. 工具函数实现

工具函数连接 Agent 与后端系统，实现实际业务逻辑：

*Strands SDK* 优势体现：

• ✅

自动文档生成：从函数签名和 docstring 自动生成工具描述

• ✅

类型安全：支持 Python 类型提示，确保参数正确传递

• ✅

错误处理：优雅处理异常，返回结构化错误信息

运行效果展示

场景 1：商品推荐

用户输入：

我想买一副适合运动的蓝牙耳机，预算 300 元左右

系统执行流程：

• 协调者 Agent 分析请求 → 识别为商品推荐场景
• 路由到 product_recommendation_agent
• 商品推荐 Agent 调用工具：

– search_products(keyword=”蓝牙耳机 运动”, category=”电子产品”)

– query_product_info(product_id=”PROD-001″)

• 生成个性化推荐回复

Agent ** **响应：

根据您的需求，我为您推荐以下几款适合运动的蓝牙耳机：

🎧 索尼 WF-SP800N 运动耳机

– 价格：¥299

– 评分：4.7/5.0

– 特点：IP55 防水防尘、主动降噪、13 小时续航

– 非常适合运动场景，防水性能出色

🎧 Jabra Elite Active 75t

– 价格：¥289

– 评分：4.6/5.0

– 特点：IP57 防护等级、稳固佩戴、28 小时总续航

– 专为运动设计，佩戴非常稳固

这两款都在您的预算范围内，音质和防水性能都很出色。您更倾向于哪一款呢？

优势分析：

• 🎯

精准理解：准确识别“运动“、“预算 300 元“等关键需求

• 🔧

智能工具调用：自动选择合适的工具并组合使用

• 💬

自然对话：生成友好、专业的推荐话术

场景 2：订单查询

用户输入：

我的订单 ORD-2024-001 什么时候能到？

系统执行流程：

• 协调者 Agent 识别订单号 → 路由到 order_management_agent
• 订单管理 Agent 调用：query_order_status(order_id=”ORD-2024-001″)
• 解析物流信息并生成回复

Agent ** **响应：

您好！我已经查询到您的订单信息：

📦 订单号：ORD-2024-001

📍 当前状态：运输中

🚚 物流公司：顺丰速运

📋 运单号：SF[已去除电话]

📅 预计送达：2024-01-15（明天）

您的订单已经在配送途中，预计明天就能送达。您可以通过运单号在顺丰官网查询实时物流信息。

如有其他问题，随时告诉我！

优势分析：

• 🎯

自动提取：从自然语言中准确提取订单号

• 📊

结构化展示：将数据库信息转换为易读格式

• 🤝

主动服务：提供运单号和查询建议

场景 3：复杂多步骤请求

用户输入：

我想买瑜伽垫，先帮我看看有什么推荐，然后查一下库存

系统执行流程：

• 协调者 Agent 识别多步骤请求
• 第一步：调用 product_recommendation_agent

– search_products(keyword=”瑜伽垫”)

– 返回推荐结果

• 第二步：调用 inventory_agent

– check_inventory(product_id=”PROD-015″)

– 返回库存信息

• 整合两个 Agent 的结果生成完整回复

Agent ** **响应：

好的，我来帮您查询瑜伽垫的推荐和库存信息。

🧘 推荐商品：

1. Lululemon 专业瑜伽垫

– 价格：¥680

– 评分：4.9/5.0

– 特点：5mm 厚度、天然橡胶、防滑性极佳

– 库存状态：✅ 充足（剩余 45 件）

2. Manduka PRO 瑜伽垫

– 价格：¥580

– 评分：4.8/5.0

– 特点：6mm 厚度、终身质保、环保材质

– 库存状态：✅ 充足（剩余 32 件）

3. 迪卡侬基础瑜伽垫

– 价格：¥99

– 评分：4.5/5.0

– 特点：4mm 厚度、性价比高、适合初学者

– 库存状态：✅ 充足（剩余 120 件）

所有推荐的商品目前都有充足库存，可以立即下单。您对哪款感兴趣呢？

优势分析：

• 🧠

智能编排：自动理解多步骤意图并按序执行

• 🔄

Agent 协作：多个专业 Agent 无缝配合

• 📊

信息整合：将不同来源的数据整合为统一回复

Strands SDK 核心优势总结

通过以上实战演示，我们可以清晰地看到

*Strands Agents SDK* 的核心优势：

1. 开发效率极高

对比传统开发：

• ❌ 传统：需要手动实现 prompt 管理、工具调用逻辑、结果解析
• ✅ Strands：自动处理所有底层细节，专注业务逻辑

2. 多代理协作简单优雅

对比传统方式：

• ❌ 传统：需要复杂的消息传递和状态管理
• ✅ Strands：Agent 即工具，自然的层级结构

3. 工具集成零摩擦

对比传统方式：

• ❌ 传统：需要手动编写工具描述、参数验证、调用逻辑
• ✅ Strands：装饰器一键转换，自动文档生成

4. 模型无关性

对比传统方式：

• ❌ 传统：切换模型需要修改大量代码
• ✅ Strands：统一接口，一行配置切换

5. 生产就绪

演示系统已经具备：

• ✅

错误处理：优雅处理各种异常情况

• ✅

流式响应：支持实时输出（可选）

• ✅

状态管理：会话历史和上下文保持

• ✅

可观测性：完整的日志和追踪

• ✅

安全防护：输入验证和 PII 保护

性能表现

在实际测试中，我们的演示系统表现出色：

|指标

|数值

|平均响应时间

|2.3 秒

|工具调用准确率

|96.5%

|意图识别准确率

|94.8%

|并发处理能力

|100+ QPS

|系统可用性

|99.9%

快速开始

想要运行这个演示系统？只需一条命令：

快速启动脚本会自动完成以下操作：

• ✅ 检查并安装 Python 依赖
• ✅ 配置 AWS 凭证和区域
• ✅ 初始化 DynamoDB 数据表
• ✅ 加载示例数据
• ✅ 启动 Streamlit 应用

完整代码已开源，欢迎体验和贡献！

高级特性

1. 流式处理

对于需要实时反馈的场景，可以使用流式处理：

2. 上下文管理

使用 invocation_state 在多个 Agent 之间共享上下文：

3. 错误处理

实现健壮的错误处理机制：

性能优化建议

1. 异步工具调用

对于 I/O 密集型操作，使用异步工具可以显著提升性能：

2. 缓存机制

对于频繁查询的数据，实现缓存机制：

3. 批量处理

对于需要处理多个请求的场景，使用批量处理：

部署与监控

1. 生产环境部署

*Strands Agents* 支持多种部署方式： ：专为 Agent 优化的托管服务，原生支持 Strands Agents，提供企业级安全、记忆管理和可观测性（推荐） *Amazon Bedrock AgentCore* ：无服务器部署，按需扩展 *AWS Lambda* *ECS* / ：容器化部署，适合大规模应用 *EKS* ：传统虚拟机部署，完全控制 *EC2*

1.1 Amazon Bedrock AgentCore：企业级 Agent 部署新选择

AWS 新推出的

*Amazon Bedrock AgentCore* 为 AI Agent 的生产部署提供了一套完整的企业级解决方案。AgentCore 专为 Strands Agents 等开源框架设计，提供了开箱即用的基础设施和安全能力。 核心优势： *AgentCore Runtime* – 专为 Agent 优化的无服务器运行时

• ✅

原生支持 Strands Agents：无需修改代码，直接部署 Strands Agent 应用

• ✅

快速冷启动：针对 Agent 工作负载优化，启动速度比传统 Lambda 更快

• ✅

扩展运行时支持：支持长时间运行的 Agent 任务，无需担心超时

• ✅

真正的会话隔离：每个用户会话独立运行，确保数据安全

• ✅

多模态支持：原生支持文本、图像、音频等多种输入输出格式

• ✅

*AgentCore Identity* – 安全的身份和访问管理

• 🔐 与现有身份提供商兼容，无需用户迁移
• 🔐 安全令牌保管库，减少用户授权疲劳
• 🔐 最小权限访问，Agent 仅获得必要的权限
• 🔐 安全的权限委托，访问 AWS 资源和第三方服务

*AgentCore Memory* – 上下文感知的记忆管理

• 🧠

短期记忆：支持多轮对话的上下文保持

• 🧠

长期记忆：跨会话和 Agent 共享的持久化记忆

• 🧠

行业领先的准确性：高质量的记忆检索和管理

• 🧠

完全控制：开发者决定 Agent 记住什么、遗忘什么

• 🧠

*AgentCore Gateway* – 工具和资源的安全连接

• 🔧 将 API、Lambda 函数转换为 Agent 兼容的工具
• 🔧 无需编写自定义代码，自动处理工具集成
• 🔧 统一的工具发现和管理
• 🔧 企业级安全和访问控制

*AgentCore Observability* – 统一的可观测性

• 📊 实时追踪 Agent 执行的每个步骤
• 📊 支持 OpenTelemetry 标准
• 📊 详细的性能指标：令牌使用、延迟、会话时长、错误率
• 📊 统一的运营仪表板，简化调试和监控

使用 Strands Agents + AgentCore ** **的部署示例：** *# 1. * *开发阶段：使用 Strands SDK * *构建 Agent* **AgentCore vs ** **传统部署方式对比：

|特性

|传统 Lambda/ECS

|Amazon Bedrock AgentCore

|Agent 框架支持

|需要自行适配

|原生支持 Strands、LangGraph、CrewAI

|冷启动时间

|较慢

|针对 Agent 优化，更快

|运行时长

|有限制（Lambda 15分钟）

|扩展支持，适合长任务

|会话管理

|需要自行实现

|内置会话隔离和管理

|记忆管理

|需要自建基础设施

|托管的短期和长期记忆

|身份管理

|需要集成 Cognito 等

|内置 Agent 身份管理

|工具集成

|手动编写适配代码

|自动转换 API 为工具

|可观测性

|需要配置 CloudWatch

|统一的 Agent 可观测性平台

|安全性

|需要自行配置

|企业级安全开箱即用

何时选择 AgentCore** **：

✅

推荐使用 AgentCore ** **的场景：

• 需要快速将 Strands Agent 部署到生产环境
• 需要企业级的安全性和合规性
• Agent 需要长期记忆和上下文感知能力
• 需要统一的可观测性和监控
• 团队希望专注于 Agent 逻辑而非基础设施

⚠️

可以考虑传统部署的场景：

• 已有成熟的容器化基础设施（ECS/EKS）
• 需要极致的成本优化和资源控制
• 有特殊的网络或安全要求

定价模式：

AgentCore 采用按使用量付费的模式，无需预付费用或最低承诺。详见

*AgentCore * *定价*。 快速开始：

查看

*AgentCore * *示例代码* 了解如何将 Strands Agent 部署到 AgentCore。

2. 可观测性

集成日志、指标和追踪：

3. 安全防护

在 AWS 上部署基于

*Strands Agents SDK* 构建的 AI Agent 系统，可以充分利用 AWS 的企业级安全能力，构建多层次的安全防护体系。

3.1 Amazon Bedrock Guardrails 集成

*Strands Agents SDK* 原生支持 *Amazon Bedrock Guardrails*，这是 AWS 提供的强大内容过滤和安全防护服务。 *Bedrock Guardrails* 提供的防护能力： *内容过滤*

• 🚫 自动拦截有害内容（暴力、仇恨言论、性内容等）
• 🚫 防止生成不当或违规内容
• 🚫 可自定义敏感词和主题过滤规则

*PII* *数据保护*

• 🔒 自动识别和脱敏个人身份信息（姓名、电话、邮箱、地址等）
• 🔒 支持多种 PII 类型：信用卡号、身份证号、社保号等
• 🔒 可配置脱敏策略：完全屏蔽或部分遮蔽

*主题限制*

• 📋 定义允许或禁止的对话主题
• 📋 防止 Agent 讨论敏感话题（如金融建议、医疗诊断）
• 📋 确保 Agent 专注于业务范围内的问题

*拒绝越狱攻击*

• 🛡️ 防止用户通过提示词注入绕过系统限制
• 🛡️ 检测并拦截恶意提示词
• 🛡️ 保护系统提示词不被泄露

实际应用示例：** **配置 Guardrails ** **策略：

在

*AWS Bedrock * *控制台*创建 *Guardrail*：

3.2 AWS IAM 权限管理

使用

*AWS IAM* 实现细粒度的访问控制：

3.3 输入验证与速率限制

结合

*Amazon API Gateway* 和 *AWS WAF*（Web 应用防火墙）： *API Gateway * *使用计划* 配置速率限制：

3.4 数据加密

利用 AWS 的加密服务保护敏感数据：

传输加密：使用 *AWS Certificate Manager (ACM)*配置 *TLS/SSL* 静态加密： *DynamoDB* *加密*和 *S3* *加密*自动启用 密钥管理：使用 *AWS Key Management Service (KMS)*管理加密密钥

3.5 审计与合规

使用

*AWS CloudTrail* 和 *Amazon CloudWatch Logs* 记录所有操作：

3.6 Strands SDK + AWS 安全优势总结

|安全能力

|Strands SDK 支持

|AWS 服务

|优势

|内容过滤

|✅ 原生集成

|

Bedrock Guardrails |零代码配置，自动过滤有害内容

|PII 保护

|✅ 原生集成

|

Bedrock Guardrails |自动识别和脱敏，符合隐私法规

|访问控制

|✅ IAM 集成

|

AWS IAM |细粒度权限管理，最小权限原则

|速率限制

|✅ API 集成

|

API Gateway + WAF |防止滥用和 DDoS 攻击

|数据加密

|✅ 透明支持

|

KMS + DynamoDB/ S3 |端到端加密，密钥自动管理

|审计日志

|✅ 回调机制

|

CloudTrail + CloudWatch |完整操作记录，满足合规要求

|越狱防护

|✅ 原生集成

|

Bedrock Guardrails |防止提示词注入和系统绕过

核心优势： 开箱即用： *Strands SDK*原生支持 *Bedrock Guardrails*，无需额外开发 统一管理：在 *AWS* *控制台*集中管理所有安全策略 自动更新：AWS 持续更新威胁检测模型，无需手动维护 合规认证：AWS 服务符合 *SOC*、 *ISO*、 *HIPAA*等多项合规标准 成本优化：按使用量付费，无需预置安全基础设施 零性能损耗：Guardrails 在 AWS 侧处理，不影响 Agent 响应速度

最佳实践

明确的职责分工：每个 Agent 应该有清晰的职责边界 详细的系统提示词：提供明确的指令和示例 完善的工具文档：确保工具的描述和参数说明清晰准确 渐进式开发：从简单场景开始，逐步增加复杂度 充分的测试：覆盖各种边界情况和异常场景 持续优化：根据实际使用情况不断调整和改进

总结与展望

核心要点回顾

通过本文的深入探讨，我们系统地展示了如何使用

*Strands Agents SDK* 和 AWS 云服务构建零售行业的 AI Agent 系统。让我们回顾几个关键要点： 技术选型的智慧

选择 Strands Agents SDK + AWS 的组合，不仅仅是技术层面的决策，更是对开发效率、安全合规和长期可维护性的综合考量：

开发效率**：Strands SDK 的极简 API 让您专注业务逻辑，而非底层实现 **企业级能力**：AWS Bedrock 提供的 LLM、Guardrails、AgentCore 等服务开箱即用 **生态完整性**：从数据存储（DynamoDB）到分析（Athena）再到部署（AgentCore），一站式解决方案 **架构设计的艺术

我们展示了从单一 Agent 到多代理协作的演进路径：

单一 Agent：快速验证，适合简单场景 Agents as Tools：清晰的职责分工，易于扩展 Graph/Swarm 模式：处理复杂工作流和创造性任务

关键是

根据业务复杂度选择合适的模式**，避免过度设计。 **安全合规的保障

通过 Bedrock Guardrails 的原生集成，我们实现了：

• 内容过滤和 PII 保护的零代码配置
• 主题限制和越狱攻击防护
• 符合 SOC、ISO、HIPAA 等合规标准

这让企业能够

放心地将** ** AI Agent ** **应用于生产环境**。 **落地实施的路径

我们强调了“从小到大、可衡量、以人为本“的实施策略：

第一阶段（ 1-2 个月）：MVP 验证，选择低风险高收益场景 第二阶段（3-6 个月）：优化扩展，引入多 Agent 协作 第三阶段（ 6-12 个月）：规模化部署，建立完善的治理体系 务实的小步快跑既能快速交付价值，也能为未来的规模化打下基础。

技术趋势与展望

AI Agent 技术正处于快速发展期，几个值得关注的趋势：

更强大的基础模型

随着 Nova Premier、GPT-5等模型的不断进化，Agent 的理解和推理能力将持续提升。Strands SDK 的模型无关性让您能够轻松跟上这一趋势。

更丰富的工具生态

从 MCP（Model Context Protocol）到各种专业工具，Agent 能够调用的能力边界在不断扩展。未来的 Agent 将能够处理更复杂、更专业的任务。

更智能的协作模式

多 Agent 系统将从简单的任务分发演进到真正的协同智能，Agent 之间能够进行更深层次的信息共享和决策协商。

更完善的企业级能力

AWS Bedrock AgentCore 的推出标志着 AI Agent 正式进入企业级应用阶段。未来会有更多针对生产环境的优化和工具。

行动建议

如果您正在考虑为企业引入 AI Agent 技术，我们建议：

立即行动： 选择试点场景：从智能客服或客户行为分析等低风险场景开始 搭建 MVP：使用本文提供的代码示例，2 周内搭建原型 验证价值：设定明确的 KPI，用数据说话 持续优化： 收集反馈：建立用户反馈机制，持续改进 Agent 性能 扩展能力：基于业务需求，逐步添加新的 Agent 和工具 优化成本：通过模型选择、缓存策略等手段优化运营成本 规模化部署： 建立治理体系：制定 Agent 开发、测试、部署的标准流程 培养团队能力：投资于团队的 AI Agent 开发能力建设 拥抱变化：保持对新技术的关注，持续迭代优化

最后的话

AI Agent 不是万能的，但它确实为零售行业的数字化转型提供了一个强大的工具。成功的关键不在于技术本身，而在于：

明确的业务目标：知道为什么要用 AI Agent 务实的实施策略：从小处着手，快速迭代 人机协同的理念：AI Agent 是增强而非替代人类 持续的学习优化：技术在进步，应用也要不断演进 *Strands Agents SDK* 和 AWS 为您提供了坚实的技术基础，剩下的就是将这些能力转化为实际的业务价值。我们期待看到更多零售企业通过 AI Agent 技术实现智能化转型，为客户创造更好的体验，为企业创造更大的价值。

现在，就开始您的 AI Agent 之旅吧！🚀

参考资源

作者注**：本文中的代码示例经过简化以便理解，实际生产环境中需要添加更完善的错误处理、日志记录和安全措施。 ***前述特定亚马逊云科技生成式人工智能相关的服务目前在亚马逊云科技海外区域可用。亚马逊云科技中国区域相关云服务由西云数据和光环新网运营，具体信息以中国区域官网为准。