- Află cum poți construi un strat semantic pentru agenți AI pe AWS cu Stardog și cum să securizezi mediul cu AWS WAF, folosind Amazon Bedrock AgentCore.
Amazon Bedrock AgentCore devine un instrument tot mai important pentru dezvoltarea agenților AI pe AWS. Două articole recente din blogul oficial AWS arată cum poți îmbunătăți atât capabilitățile de interogare a datelor, cât și securitatea acestor agenți. Primul se concentrează pe construirea unui strat semantic folosind Stardog, iar al doilea pe protejarea mediului de execuție cu AWS WAF. Iată cum se îmbină aceste tehnologii.
Strat semantic pentru agenți AI cu Stardog și AWS
În primul articol, echipa AWS explică cum să construiești un strat semantic pentru agenții AI pe AWS, folosind aplicația Semantic AI de la Stardog peste Amazon Aurora și Amazon Redshift. Stratul semantic permite agenților să înțeleagă contextul datelor și să răspundă la întrebări complexe, de tip „customer 360”, fără a fi nevoie de procese ETL (extract, transform, load). Acest lucru se realizează prin intermediul AgentCore, care rulează agenți ce interoghează direct bazele de date.
Stardog poate funcționa pe diverse servicii AWS, cum ar fi Amazon EKS, Amazon ECS și AWS Lambda. În acest caz, AgentCore este ales deoarece înglobează autentificarea, găzduirea și gestionarea credențialelor instrumentelor, simplificând integrarea. Astfel, dezvoltatorii pot oferi agenților acces la date structurate și semistructurate, păstrându-le în sistemele originale și eliminând necesitatea replicării.
Securizarea mediului AgentCore cu AWS WAF
Al doilea articol abordează o problemă critică: securitatea mediului de execuție AgentCore. Pentru a preveni accesul neautorizat, AWS propune două arhitecturi care combină un ALB (Application Load Balancer) orientat spre internet cu AWS WAF (Web Application Firewall). Traficul este direcționat printr-un VPC Interface Endpoint către AgentCore Runtime.
Prima variantă plasează un proxy Lambda între ALB și endpoint-ul VPC, oferind control total asupra transformării cererilor. A doua variantă elimină acest hop, direcționând cererile direct către adresele IP ale endpoint-ului, ceea ce reduce latența. Indiferent de alegere, se recomandă închiderea „ușii din spate” printr-o politică de resurse care să asigure că tot traficul trece prin AWS WAF.
Aceste măsuri sunt esențiale în scenarii enterprise, unde agenții AI prelucrează date sensibile și trebuie să respecte reglementări stricte.
Ce înseamnă pentru tine
Pentru dezvoltatorii români care construiesc agenți AI pe AWS, aceste două articole oferă rețete concrete:
- Îmbunătățește înțelegerea datelor: Integrarea Stardog și a stratului semantic permite agenților să acceseze informații din multiple surse fără a muta datele, economisind timp și resurse.
- Protejează-ți agenții: Adoptarea arhitecturii cu AWS WAF și ALB îți oferă un nivel enterprise de securitate, blocând accesul neautorizat și permițând doar traficul filtrat.
- Combină cele două abordări: Poți folosi stratul semantic pentru interogări avansate și, în același timp, să expui agentul securizat prin WAF, creând un sistem complet și robust.
Cu aceste tehnici, dezvoltarea agenților AI devine mai eficientă și mai sigură, deschizând calea către aplicații enterprise scalabile.