Amazon Bedrock AgentsErfassen und bereitstellen Sie AI Agenten auf AWS, die grundlegende Modelle mit APIs und Unternehmensdaten verbinden.

4.5 (4)

Geprüft von Daniel Nikulshyn·Aktualisiert Mai 2026

AWS Enterprise AI Agents Managed Service RAG API Integration Foundation Models

Übersicht

Amazon Bedrock Agents ist ein verwalteter AWS‑Dienst zum Erstellen von KI‑Agenten, die planen, logisch schlussfolgern und mehrstufige Aufgaben ausführen können, indem sie Foundation‑Modelle mit externen APIs, Wissensbasen und Unternehmenssystemen kombinieren. Entwickler konfigurieren die Agenten deklarativ, und Bedrock übernimmt die Orchestrierung, das Prompt‑Engineering, den Speicher und den sicheren Aufruf von Tools. Agents können Benutzeranfragen in natürlicher Sprache interpretieren, sie in einzelne Schritte zerlegen, relevanten Kontext aus verbundenen Datenquellen abrufen und Backend-Services aufrufen, um Aktionen wie die Auftragsbearbeitung, Datenbankabfragen oder die Erstellung von Berichten auszuführen. Da der Dienst innerhalb von AWS läuft, integriert er sich in IAM, CloudWatch, Lambda und weitere AWS-Infrastrukturen für Sicherheit und Beobachtbarkeit auf Produktionsniveau.

Hauptfunktionen

Mehrschrittige Aufgabenplanung und Kalkulation
Aufruf von APIs und Lambda-Funktionen
Integration einer Wissensbasis für RAG
Sitzungsverwaltung und Kontexthandling
Wahlmöglichkeit zwischen Bedrock-Grundmodellen
Protokollierung und Zählung über CloudWatch

Preise

Modell: Contact for pricing
Kategorie: AI Agent Development Platforms
Bewertung: 4.5 / 5 (4)

Anwendungsfälle

Automatisierung der Kundenbestellverarbeitung

Erstellen Sie einen Agenten, der natürliche Sprachanfragen der Kunden interpretiert, per Lambda anfragen der Bestellbücher abruft und gegen Backend-APIs mehrschrittige Erfüllungshandlungen ausführt.

Enterprise-Knowledge-Assistent

Verbinden Sie Knowledgelisten von Bedrock mit internen Dokumenten, damit Agenten abgerufene Antworten auswerten und Berichte für Mitarbeiter mittels RAG generieren können.

Anfrage an Datenbanken über Chat

Berechtigen Sie nicht-technische Mitarbeiter zur Einreichung von natürlichen Anfragen, die Agenten planen, APIs aufrufen und strukturierte Ergebnisse aus Unternehmenssystemen abrufen.

Sicherheitsgerechte Automatisierung mehrschrittiger Geschäftsworkflow

Orchestrieren Sie komplexe Geschäftsworkflow über AWS-Dienste mittels IAM-gesicherten Werkzeugaufruf, Sitzungsspeicherung und Zählung über CloudWatch für Rechenschaftsfähigkeit.

Pro & Contra

Pro

Vollständig verwaltete Orchestrierung ohne Agenten-Infrastruktur, die gepflegt werden muss
Nativ integrierte Integration mit AWS-Diensten und IAM-Sicherheit
Unterstützung mehrerer Grundmodelle durch Bedrock
Einbaufähigkeit zum Abrufen von Wissensbasierten für das Grunderfassen
Einbauteil für die Verwendung von APIs via Bedrock
Unterstützung via Wissensbasis zum Abrufen von Informationen

Contra

Eingeschränkte Verbindung auf das AWS-Ökosystem
Kündbarer Preis für große Arbeitsmengen
Steper Lernkurve für Teams, die mit AWS nicht vertraut sind
Geringere Flexibilität im Vergleich zu benutzerdefinierten Agentenframeworks

Bewertungen

4.5

Durchschnitt aus 4 Bewertungen.

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Joanna Kowalski

Mar 18, 2026

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and supports multiple foundation models through Bedrock. Multi-step task planning and reasoning fits neatly into how we already work, and session memory and context handling removed a step we used to do by hand. but it has held up under daily use.

Omar Haddad

Jan 10, 2026

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and native integration with AWS services and IAM security. Choice of Bedrock foundation models fits neatly into how we already work, and session memory and context handling removed a step we used to do by hand. Steeper learning curve for teams new to AWS, which is the main caveat, but it has held up under daily use.

Beatriz Costa

Aug 2, 2025

Years in this space

I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is session memory and context handling — handled better than most — and native integration with AWS services and IAM security. Worth the time if this is your use case.

Rina Desai

Jul 11, 2025

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and native integration with AWS services and IAM security. CloudWatch logging and tracing fits neatly into how we already work, and cloudWatch logging and tracing removed a step we used to do by hand. Tied to the AWS ecosystem, which is the main caveat, but it has held up under daily use.

Fragen & Antworten

What can I actually build with Amazon Bedrock Agents?

You can build AI agents that handle multi-step tasks like processing orders, querying databases, or generating reports. Agents interpret natural language, plan steps, pull context from Knowledge Bases via RAG, and invoke APIs or Lambda functions to complete actions.

What are the main limitations or downsides to consider?

Bedrock Agents is tied to the AWS ecosystem, so it's less portable than custom frameworks and offers less flexibility for bespoke orchestration. Pricing can be hard to predict at high volumes, and teams new to AWS may face a steeper learning curve.

How does it integrate with my existing AWS environment?

It runs natively on AWS with built-in integrations for IAM (security and permissions), Lambda (custom tool execution), CloudWatch (logging and tracing), and Bedrock Knowledge Bases for retrieval. This makes it well-suited for teams already standardized on AWS infrastructure.

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