AWS Context: Единый и управляемый граф знаний для всех агентов

Флагманским запуском стал AWS Context — сервис, который автоматически отображает взаимосвязи между существующими данными предприятия в граф знаний. Вместо того чтобы каждая команда строила свой собственный пайплайн RAG (retrieval-augmented generation), AWS Context создает один управляемый слой контекста для всей организации . Он извлекает связи между активами данных, бизнес-правилами и знаниями предметной области, а затем делает это структурированное понимание доступным для ИИ-агентов во время их работы через агентный поисковый интерфейс .

Управление графом осуществляется через консоль, где дата-стюарды проверяют машинные гипотезы о связях, внедряют проверенные связи в работу и добавляют специфичные для домена определения и правила использования . Ключевой момент: сервис с самого начала проектировался как управляемый:

• Контроль доступа на основе личности (identity-aware) гарантирует, что агенты видят только те данные, к которым у их пользователей есть права .
• Интеграция с Apache Iceberg реализована через AWS Lake Formation, который обеспечивает разграничение прав на уровне вплоть до отдельных ячеек (cell-level) для Iceberg-таблиц, потребляемых Athena и Amazon Redshift .

Такое сочетание автоматического отображения знаний и гранулярного контроля доступа призвано решить извечную проблему предприятий: дать мощным ИИ-агентом достаточно контекста, чтобы быть полезными, не позволяя им бесконтрольно бродить по чувствительным данным .

AgentCore: от экспериментов к промышленной эксплуатации

Одновременно с AWS Context компания объявила о полной доступности (General Availability — GA) ключевых компонентов платформы Amazon Bedrock AgentCore, знаменуя переход экосистемы создания агентов от стадии прототипов к готовности для реальных задач:

• Amazon Bedrock Managed Knowledge Base (Управляемая база знаний) теперь общедоступна. Этот полностью управляемый RAG-сервис берет на себя загрузку, парсинг и поиск данных. Он интегрируется с AgentCore, позволяя подключать базы знаний к агентам с автоматической генерацией разрешений и встроенными средствами наблюдаемости . Сервис работает в дата-центрах США (восточное и западное побережья), Азиатско-Тихоокеанского региона и Европы .
• Web Search на AgentCore также достиг статуса GA, давая агентам возможность искать и обрабатывать информацию из интернета и платных источников знаний .
• Managed Agent Harness (Управляемый харнес агентов) перешел в статус GA. Этот конфигурационный подход позволяет разработчикам описать модель, инструменты, навыки и инструкции, чтобы получить готового к работе агента за считанные минуты .
• Новые возможности оптимизации AgentCore превращают «следы» работы в продакшене в цикл непрерывных улучшений. Теперь можно анализировать паттерны отказов, намерения и траектории решений по сотням сессий для отладки и улучшения поведения агентов .

Эти релизы укрепляют позицию AgentCore как безопасной, наблюдаемой и мультимодельной платформы для создания и масштабирования ИИ-агентов, которую AWS впервые анонсировала в 2025 году .

SentinelOne и Rubrik: Безопасность выходит на агентный уровень

По мере того как агенты становятся более автономными, периметр безопасности должен расширяться, охватывая и принимаемые ими решения. AWS обозначила это двумя громкими партнерскими анонсами:

• SentinelOne объявила о планах интегрировать свои решения по безопасности промптов напрямую с Amazon Bedrock AgentCore. Интеграция позволит передавать в движок политик AgentCore сигналы рантайм-контроля, такие как попытки взлома промптов (prompt injection), утечки персональных данных (PII) и аномальное использование инструментов, для мгновенного применения защитных мер ко всему трафику агентов .
• Rubrik представила будущую интеграцию Rubrik Agent Cloud (RAC) с AgentCore. Она распространяет контроль безопасности, которому клиенты доверяют в работе с данными, на уровень агентов, обеспечивая единую видимость, управление и точечный откат (surgical rollback) для агентных ресурсов. Ключевая функция — автоматическое обнаружение ИИ-агентов, созданных на Bedrock, что дает службам безопасности полную инвентаризацию агентной поверхности для атак .

Оба анонса, сделанные 17 июня 2026 года, ожидаются к запуску в этом году .

Что это значит для корпоративного ИИ

Саммит в Нью-Йорке 2026 года знаменует переломный момент. AWS больше не просто предоставляет инструменты для создания агентов; она строит управляемый инфраструктурный слой, который делает их безопасными для реального использования. AWS Context обеспечивает единый, авторитетный граф знаний, доступный каждому агенту в компании. Релизы AgentCore в статусе GA превращают создание, развертывание и отладку агентов в полностью управляемый процесс. А интеграции с SentinelOne и Rubrik сигнализируют о том, что индустрия начинает относиться к безопасности агентов как к первостепенной задаче, а не как к чему-то второстепенному.

AWS Context: Единый и управляемый граф знаний для всех агентов

Флагманским запуском стал AWS Context — сервис, который автоматически отображает взаимосвязи между существующими данными предприятия в граф знаний. Вместо того чтобы каждая команда строила свой собственный пайплайн RAG (retrieval-augmented generation), AWS Context создает один управляемый слой контекста для всей организации . Он извлекает связи между активами данных, бизнес-правилами и знаниями предметной области, а затем делает это структурированное понимание доступным для ИИ-агентов во время их работы через агентный поисковый интерфейс .

Управление графом осуществляется через консоль, где дата-стюарды проверяют машинные гипотезы о связях, внедряют проверенные связи в работу и добавляют специфичные для домена определения и правила использования . Ключевой момент: сервис с самого начала проектировался как управляемый:

• Контроль доступа на основе личности (identity-aware) гарантирует, что агенты видят только те данные, к которым у их пользователей есть права .
• Интеграция с Apache Iceberg реализована через AWS Lake Formation, который обеспечивает разграничение прав на уровне вплоть до отдельных ячеек (cell-level) для Iceberg-таблиц, потребляемых Athena и Amazon Redshift .

Такое сочетание автоматического отображения знаний и гранулярного контроля доступа призвано решить извечную проблему предприятий: дать мощным ИИ-агентом достаточно контекста, чтобы быть полезными, не позволяя им бесконтрольно бродить по чувствительным данным .

AgentCore: от экспериментов к промышленной эксплуатации

Одновременно с AWS Context компания объявила о полной доступности (General Availability — GA) ключевых компонентов платформы Amazon Bedrock AgentCore, знаменуя переход экосистемы создания агентов от стадии прототипов к готовности для реальных задач:

• Amazon Bedrock Managed Knowledge Base (Управляемая база знаний) теперь общедоступна. Этот полностью управляемый RAG-сервис берет на себя загрузку, парсинг и поиск данных. Он интегрируется с AgentCore, позволяя подключать базы знаний к агентам с автоматической генерацией разрешений и встроенными средствами наблюдаемости . Сервис работает в дата-центрах США (восточное и западное побережья), Азиатско-Тихоокеанского региона и Европы .
• Web Search на AgentCore также достиг статуса GA, давая агентам возможность искать и обрабатывать информацию из интернета и платных источников знаний .
• Managed Agent Harness (Управляемый харнес агентов) перешел в статус GA. Этот конфигурационный подход позволяет разработчикам описать модель, инструменты, навыки и инструкции, чтобы получить готового к работе агента за считанные минуты .
• Новые возможности оптимизации AgentCore превращают «следы» работы в продакшене в цикл непрерывных улучшений. Теперь можно анализировать паттерны отказов, намерения и траектории решений по сотням сессий для отладки и улучшения поведения агентов .

Эти релизы укрепляют позицию AgentCore как безопасной, наблюдаемой и мультимодельной платформы для создания и масштабирования ИИ-агентов, которую AWS впервые анонсировала в 2025 году .

SentinelOne и Rubrik: Безопасность выходит на агентный уровень

По мере того как агенты становятся более автономными, периметр безопасности должен расширяться, охватывая и принимаемые ими решения. AWS обозначила это двумя громкими партнерскими анонсами:

• SentinelOne объявила о планах интегрировать свои решения по безопасности промптов напрямую с Amazon Bedrock AgentCore. Интеграция позволит передавать в движок политик AgentCore сигналы рантайм-контроля, такие как попытки взлома промптов (prompt injection), утечки персональных данных (PII) и аномальное использование инструментов, для мгновенного применения защитных мер ко всему трафику агентов .
• Rubrik представила будущую интеграцию Rubrik Agent Cloud (RAC) с AgentCore. Она распространяет контроль безопасности, которому клиенты доверяют в работе с данными, на уровень агентов, обеспечивая единую видимость, управление и точечный откат (surgical rollback) для агентных ресурсов. Ключевая функция — автоматическое обнаружение ИИ-агентов, созданных на Bedrock, что дает службам безопасности полную инвентаризацию агентной поверхности для атак .

Оба анонса, сделанные 17 июня 2026 года, ожидаются к запуску в этом году .

Что это значит для корпоративного ИИ

Саммит в Нью-Йорке 2026 года знаменует переломный момент. AWS больше не просто предоставляет инструменты для создания агентов; она строит управляемый инфраструктурный слой, который делает их безопасными для реального использования. AWS Context обеспечивает единый, авторитетный граф знаний, доступный каждому агенту в компании. Релизы AgentCore в статусе GA превращают создание, развертывание и отладку агентов в полностью управляемый процесс. А интеграции с SentinelOne и Rubrik сигнализируют о том, что индустрия начинает относиться к безопасности агентов как к первостепенной задаче, а не как к чему-то второстепенному.