Bugünün agent’larını çalıştıran modeller oldukça yetenekli: karmaşık problemler üzerinde akıl yürütebiliyor, çok adımlı iş akışları planlayabiliyor ve incelikli yanıtlar üretebiliyorlar. Ama AWS’ye göre çoğu agent bu potansiyelin çok altında çalışıyor. Eksik olan zekâ değil; doğru bağlama ve geri bildirime erişim.
Şirketin iade politikasıyla ilgili bir soruyu yanıtlaması gereken müşteri hizmetleri agent’ı, politikanın durduğu SharePoint dokümanına ulaşamıyorsa yardımcı olamaz. Pazar raporu hazırlayan bir araştırma agent’ı eğitim verisinin ötesindeki güncel bilgiye erişemiyorsa eksik bir tablo sunar. Gerçek zamanlı piyasa verisi bir ödeme duvarının arkasındaysa finansal danışman agent’ı ikinci en iyi öneriyi verir. Üstelik çoğu ekibin, agent’ları production’a çıktıktan sonra iyiye mi kötüye mi gittiğini sistematik olarak bilmenin bir yolu yok.
AWS bu boşlukları kapatmak için agent geliştirme, bağlama ve optimize etme platformu Amazon Bedrock AgentCore‘a bir dizi yeni özellik ekledi: agent’ları kurum içi, web ve ücretli bilgiye bağlamak, production’da neyin yanlış gittiğini bulup düzeltmek ve agent’lar güçlendikçe ölçeklenen kontroller uygulamak.
Daha çok bilen ve daha çok yere ulaşan agent’lar
AgentCore’daki agent’lar artık üç bilgi katmanına yerel olarak erişebiliyor.
Kurumsal bilgi: Amazon Bedrock Managed Knowledge Base. Kurumların en değerli bilgileri SharePoint, Google Drive, Confluence, S3 ve iç wiki’lere dağılmış durumda. Bunu agent’lara açmak şimdiye kadar özel veri alma hatları kurmayı, retrieval ayarlamayı ve verinin güncelliğini korumayı gerektiriyordu. AgentCore’da artık kullanılabilen Managed Knowledge Base bu işi üstleniyor: veri kaynaklarını bağlıyorsunuz, vector store, embedding ve re-ranking modelleri ile rate limit gibi ölçekleme konularını AWS yönetiyor. Merkezinde klasik RAG’in ötesine geçen agentic bir retriever var. Bir sorguyu en yakın parçalarla eşleştirmek yerine bilgi tabanları arasında sorgu planlıyor, dokümanlar arasındaki ilgili kavramları bağlıyor, ara sonuçları değerlendiriyor ve yanıt vermeden önce yeniden sıralıyor. AWS’ye göre aynı anda birkaç konuya yayılan karmaşık sorgularda agentic retrieval, temel retrieval’a göre belirgin şekilde daha geniş ve eksiksiz sonuç veriyor.
Dünya bilgisi: AgentCore’da Web Search. Kurum içi bilginin boşlukları var; regülasyonlar değişiyor, pazarlar hareket ediyor, rakipler sürekli yeni ürün çıkarıyor. Yeni Web Search aracı, veriyi müşterinin güvenli AWS ortamında tutarak web’den bilgi sağlıyor. Alexa+, Amazon Quick Suite ve Kiro’yu besleyen aynı Amazon arama altyapısı üzerine kurulu ve agentic retrieval için optimize edilmiş; token başına yüksek değer taşıyan alıntılar döndürüyor. Public web bilgisini, yapılandırılmış varlık verisi, doğrulanmış bilgiler ve hisse fiyatı ya da maç skoru gibi gerçek zamanlı veriler içeren Amazon’un kendi bilgi grafiğiyle birleştiriyor. Sorgular AWS güvenlik ve uyumluluk sınırları içinde kalıyor; ayrıca bir tedarikçiyle sözleşme, kimlik doğrulama ya da faturalama süreci gerekmiyor.
Sony’de, iş birimlerindeki ekiplerin agent geliştirip paylaşabildiği ve yeniden kullanabildiği kurumsal bir AI agent platformunu AgentCore üzerinde kuruyoruz. Kurumsal bilgimiz SharePoint, Confluence ve Amazon S3 gibi depolara dağılmış durumda. Bedrock Managed Knowledge Base ve Web Search’ün AgentCore’a gelmesiyle, bu yetenekleri sıfırdan geliştirmeden agent’lara gelişmiş retrieval ve canlı web bilgisi sağlayabiliyoruz.
Masahiro Oba, Senior General Manager, Sony Group Corporation
Ücretli bilgi: AgentCore payments ve AWS WAF AI traffic monetization. En iyi bilgi her zaman ücretsiz değil: finansal piyasa akışları, lisanslı araştırmalar, özel veri setleri, premium API’ler. Ücretli içeriğe erişimin iki tarafı var: agent’ın ödeme yapabilmesi ve sağlayıcının ödeme alabilmesi. Geçen ay preview olarak duyurulan AgentCore payments, agent tarafını üstleniyor; agent’lar ücretli servisleri keşfedip kendi çalışma döngüsü içinde ödeme yapabiliyor. Artık genel kullanımda olan WAF AI traffic monetization ise sağlayıcı tarafında; içerik sahipleri agent erişimini engelleyebiliyor, izin verebiliyor ya da ücretlendirebiliyor. İki özellik aynı platformda çalıştığı için WAF kullanan sağlayıcılar AgentCore’da doğrulanmış agent’ları otomatik tanıyor.
Her etkileşimden öğrenen agent’lar
AWS’ye göre en tehlikeli agent hataları hata fırlatanlar değil, dashboard’larda iyi görünenler: hiç uygulamadığı bir sipariş değişikliğini onaylayan, API zaman aşımına uğradığında ürün stoğunu uyduran ya da dashboard yüzde 99 başarı gösterirken bir onay adımını atlayan agent’lar. Bu hatalar hata sinyali üretmiyor; genelde binlerce oturum etkilendikten haftalar sonra müşteri şikâyetleriyle ortaya çıkıyor. Bir şeylerin yanlış olduğu bilinse bile düzeltmek çoğunlukla tahmine dayanıyor.
AgentCore’daki yeni optimizasyon özellikleri production trace’lerini sürekli iyileştirmeye dönüştüren bir döngü kuruyor:
- Insights (preview): Yüzlerce oturum üzerinde hata, niyet (intent) ve yol (trajectory) analizleri sunuyor. Failure insights, hata sinyali üretmeyen sessiz davranış hataları dahil tekrarlayan hata kalıplarını buluyor, kök nedenini açıklıyor ve ne kadar yaygın olduklarına göre sıralıyor. Intent insights istekleri kullanıcıların gerçekte ne yapmaya çalıştığına göre kümeliyor; trajectory insights ise agent’ların bir görevde izlediği yolları gruplayarak ortak kalıpları ve aykırı durumları gösteriyor. Günlük ya da haftalık raporlarla sürekli izleme açılabiliyor ya da bir deployment veya şikâyet artışı sonrasında dakikalar içinde hedefli inceleme yapılabiliyor.
- Recommendations ve A/B testing (genel kullanımda): Recommendations, trace’leri ve değerlendirme çıktılarını analiz ederek system prompt ve tool açıklamaları için agent’ın gerçek davranışına dayanan iyileştirmeler öneriyor. Batch evaluation bu önerileri tanımlı test veri setine karşı test edip regresyonları production’a çıkmadan yakalıyor. A/B testing ise canlı trafiği bölerek iki agent sürümünü kontrollü şekilde karşılaştırıyor. Bunların hepsi agent’larınız AgentCore runtime, AWS Lambda, Amazon EKS ya da AWS dışı bir ortamda çalışsa da kullanılabiliyor.
Agent sayımız arttıkça en büyük sorunumuz, iyi görünen ama sonradan ortaya çıkan sessiz hatalardı ve bunları düzeltmek tahmine dayanıyordu. AgentCore’daki optimizasyon özellikleri bunu değiştirdi. Agent iyileştirme artık deneme yanılma değil, veriye dayanan sürekli bir döngü.
Kazumi Matsuda, Senior Manager, AI Promotion Department, FUJISOFT
Agent’lar güçlendikçe daha güçlü kontrol
Daha yetenekli agent’lar daha geniş bir saldırı yüzeyi demek. Agent’lar olasılıksal çalışıyor ve verdikleri kararlar bağlamdan etkilenebiliyor. Prompt injection ve memory poisoning sisteme sızmayı değil, agent’ı kötü bir karar vermeye ikna etmeyi gerektiriyor. AWS’nin yaklaşımı, olasılıksal bir şeyi deterministik korkuluklarla güvenceye almak. AgentCore’daki policy özellikleri zaten gateway üzerinde agent’ın tool’larla ve veriyle neyi yapıp yapamayacağını tanımlayan gerçek zamanlı, deterministik kontroller sunuyordu. Şimdi genel kullanıma açılan Bedrock Guardrails entegrasyonu, her agent aksiyonunu prompt injection, zararlı içerik ve hassas veri ifşası açısından değerlendiriyor. Bu kontroller agent’ın kodu dışında, gateway katmanında çalıştığı için agent onları bağlamında göremiyor ve etrafından dolaşamıyor.
Yakında Check Point, Zscaler, Rubrik, Netskope ve SentinelOne gibi güvenlik sağlayıcılarının tespit sinyalleri de aynı policy’lere bağlanabilecek. İlke aynı kalıyor: tespit olasılıksal olabilir, ama izin verme ya da reddetme kararı her zaman deterministik.
Fikirden çalışan agent’a dakikalar içinde: AgentCore harness
Bir agent sadece bir modelden ibaret değil. Model beyinse harness bedendir: orkestrasyon döngüsünü çalıştırır, tool’ları yürütür, context window’u yönetir, turlar arasında durumu korur, hatalardan toparlanır ve her oturumu izole eder. Genel kullanıma açılan AgentCore harness bu katmanı yönetilen bir özellik olarak sunuyor. Döngüyü kodlamak yerine agent’ı yapılandırmayla tanımlıyorsunuz: kullanacağı model, çağıracağı tool’lar, erişebileceği skill’ler ve izleyeceği talimatlar. AgentCore bu döngüyü sizin için kuruyor ve çalıştırıyor.
Bu tek tanımdan dakikalar içinde kendi izole ortamında çalışan bir agent elde ediyorsunuz; dosya sistemi ve shell, oturumlar arası hafıza, AWS’nin derlediği katalog dahil skill’ler ve web tarama hazır geliyor. Özel orkestrasyon gerektiğinde harness’ı koda aktarıp aynı platformda kalabiliyorsunuz. AWS’nin vurguladığı diğer nokta seçim özgürlüğü: açık kaynak harness’lar sizi kendiniz barındırmaya, yönetilen servisler kendi ortamlarına, model laboratuvarlarının harness’ları ise kendi modellerine bağlıyor. AgentCore harness modelden bağımsız; oturum ortasında bile agent mantığına dokunmadan model değiştirilebiliyor.
AgentCore harness’ı Twilio Conversations ile birleştirerek geliştiriciler altyapıyı yeniden kurmadan fikirden canlı agent’a geçebiliyor.
Omar Paul, VP of Product, Twilio
Erişilebilirlik
Yönetilen harness, Bedrock Managed Knowledge Base, Web Search, Guardrails entegrasyonu, recommendations ve A/B testing AgentCore’da genel kullanımda. Insights ve payments ise preview aşamasında. Başlamak için AgentCore konsolunu, AgentCore CLI‘ı ya da dokümantasyonu kullanabilirsiniz.
Bu duyuru, AgentCore’u bir agent runtime’ından agent’ın ihtiyaç duyduğu her şeyi sunan bir platforma dönüştürme hamlesi. Bence en değerli parça optimizasyon döngüsü; sessiz hatalar production’daki agent’ların gerçek sorunu ve bunları trace’lerden otomatik bulup kök nedenini açıklayan bir araç çoğu ekipte yok. Guardrails’ın gateway’de, agent’ın göremeyeceği bir katmanda çalışması da güvenlik açısından doğru tasarım. Agent’ların ücretli içeriğe ödeme yapması ise heyecan verici ama Insights ile birlikte hâlâ preview’da; production’a almadan önce olgunlaşmasını beklemek mantıklı.
