AWS Machine Learning Blog 发布于 08/21 00:31

Authoring Dogwood policies from natural language in Amazon Bedrock AgentCore

(翻译)在 Amazon Bedrock AgentCore 中通过自然语言编写 Dogwood 策略

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资讯摘要

AI agents can take actions that do not match your organization's policies. Policy in Amazon Bedrock AgentCore lets teams enforce controls across agents, now including time-based constraints. This post shows how Policy Authoring turns natural-language policy documents into correct Dogwood policies, w

AI 摘要

AWS机器学习博客介绍了Amazon Bedrock AgentCore中策略功能的新能力:支持通过自然语言编写Dogwood正式策略,对AI代理施加时间、频次、累计金额等约束,并集成Amazon Bedrock Guardrails进行内容检测。文章以银行客服代理为例,演示了多条自然语言规则如何自动转换为Dogwood策略,并给出了编写自然语言策略的最佳实践建议。

AI 问答

Amazon Bedrock AgentCore中的Policy是什么?

Policy是Amazon Bedrock AgentCore中的一项功能,允许团队在AgentCore网关层面实时应用约束,控制AI代理的行为,例如限流、前置条件、工具调用顺序和累计效果,并与Amazon Bedrock Guardrails集成以检测不当内容。

Dogwood是什么?

Dogwood是一种开源的治理语言,用于表达策略。Amazon Bedrock AgentCore内置的Dogwood监控器会根据这些策略实时判断代理动作是否符合规定。

自然语言策略编写如何工作?

Policy Authoring是一种AI驱动的工具,可将自然语言规则文档转换为语法和语义正确的Dogwood策略。输入需要包含工具schema(来自MCP清单)、可用的Guardrails检查项和身份声明。它更适合处理干净的规则列表,而不是夹杂背景和评述的长文。

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