Gestire l’infrastruttura AWS spesso significa passare tra console diverse, cercare nella documentazione e aprire manualmente i support case. Secondo AWS, questo context-switching aggiunge tra i 30 e i 45 minuti per ogni investigazione prima ancora di iniziare il lavoro di risoluzione. Un nuovo articolo tecnico mostra come consolidare questi passaggi in un unico agente conversazionale, l’AWS Support Companion, costruito su Amazon Bedrock AgentCore. È rilevante perché illustra un pattern concreto di agente in produzione, con AgentCore che gestisce isolamento delle sessioni, auto scaling, sicurezza e observability.
Architettura dell’agente
Il runtime è un’applicazione Python basata su Strands Agents come framework di orchestrazione, impacchettata in un container Docker e distribuita su AgentCore Runtime. L’agente orchestra le chiamate a un foundation model (Amazon Nova Pro tramite Bedrock, sostituibile senza modificare il codice) e agli strumenti. L’accesso ai servizi AWS avviene tramite il Model Context Protocol (MCP): tre MCP server danno accesso alla documentazione AWS, alle API di AWS Support e alle API dei servizi. L’AgentCore Gateway centralizza gli strumenti in endpoint riutilizzabili e sicuri, incluso l’accesso alla knowledge di community di AWS re:Post tramite un target Lambda con autenticazione JWT via Cognito. L’AgentCore Memory mantiene il contesto della conversazione all’interno di una sessione.
Sul fronte applicativo, Amazon API Gateway con autorizzazione Cognito, rate limiting via AWS WAF e validazione delle richieste precede una funzione Lambda che invoca il runtime; il frontend è un’applicazione React ospitata su AWS Amplify. Un’unica CloudFormation template distribuisce tutte le risorse.
Sicurezza e pattern implementativi
La soluzione include per default più livelli di sicurezza: Amazon Bedrock Guardrails filtra i contenuti dannosi, blocca il prompt injection (impostato su HIGH), effettua la redazione delle PII (chiavi AWS, carte di credito, SSN) e limita l’agente ai temi di supporto AWS. Ogni componente ha un ruolo IAM a privilegio minimo. L’articolo evidenzia inoltre tre pattern per agenti in produzione utili anche fuori da questo caso.
- Inizializzazione parallela dei tre MCP server con
asyncio.gatherper ridurre il cold start. - Recupero del contesto da AgentCore Memory con timeout di due secondi: se scade, l’agente risponde comunque invece di bloccarsi.
- Refresh automatico del token JWT del Gateway quando manca meno di cinque minuti alla scadenza, per evitare fallimenti intermittenti dopo l’ora di validità.
Fonte: Build an AI-powered AWS support companion with Amazon Bedrock AgentCore — https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-an-ai-powered-aws-support-companion-with-amazon-bedrock-agentcore/
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