Amazon Web Services (AWS) intensifie le développement de sa plateforme d’agents d’intelligence artificielle avec la présentation d’Amazon Bedrock AgentCore, une solution conçue pour simplifier la création et la supervision des agents IA destinés aux entreprises. Lors de la conférence annuelle AWS re:Invent, AWS a dévoilé plusieurs nouvelles fonctionnalités visant à renforcer la gestion, la surveillance et la puissance de ses agents intelligents.
Parmi les innovations majeures, AWS a introduit la fonctionnalité Policy dans AgentCore. Cette fonction permet aux utilisateurs de définir, via un langage naturel, des limites pour les interactions des agents, intégrant ainsi le contrôle des actions grâce à une passerelle, l’AgentCore Gateway. Par exemple, il est possible de programmer un agent pour qu’il ne puisse effectuer qu’un remboursement jusqu’à 100 dollars automatiquement, tout en impliquant un humain pour des montants supérieurs. Ce type de contrôle précis offre une sécurité accrue pour l’intégration des agents dans des processus critiques.
Cette avancée permet de mieux encadrer le comportement des IA, tout en laissant une place pour l’intervention humaine sur des opérations sensibles.
En outre, AWS a mis en place AgentCore Evaluations, une suite composée de 13 systèmes d’évaluation prédéfinis qui analysent la performance des agents sur plusieurs critères, tels que la fiabilité, la sécurité ou la précision dans le choix des outils. Ces outils facilitent la mise en place de mesures de contrôle de la qualité, tout en offrant aux développeurs un point de départ pour créer leurs propres outils d’évaluation. David Richardson, vice-président d’AgentCore, souligne que ces fonctionnalités répondent aux préoccupations majeures liées à la déploiement de ces agents, en apportant des solutions pragmatiques pour garantir leur efficacité et leur sécurité.
Une autre innovation, baptisée AgentCore Memory, enrichit la plateforme avec une capacité de mémoire permettant aux agents de constituer des logs d’interactions avec les utilisateurs sur le long terme. Ces données peuvent inclure des préférences de voyage ou d’hébergement, et aider ainsi l’agent à prendre des décisions plus pertinentes lors de futures interactions. Richardson insiste sur la stratégie d’itération à différents niveaux d’AgentCore, entre la gestion des interactions, la puissance de traitement, et la facilité de développement, pour répondre aux mutations rapides du marché de l’IA.
Malgré certaines voix sceptiques qui estiment que la technologie des agents IA pourrait ne pas perdurer, Richardson reste confiant quant à la pérennité de leur écosystème, notamment grâce à la capacité de ces outils à conjuguer raisonnement avancé et actions concrètes dans le monde réel. Selon lui, la combinaison des capacités de modélisation et de l’intégration d’outils pratiques constitue un modèle durable, même si la manière dont il sera exploité est amenée à évoluer.
