[Amazon Bedrock] Amazon Bedrock AgentCore 上的 Web Answer 入门

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Amazon Bedrock AgentCore 上的 Web Answer 入门

今天，我们宣布 Web Answer 在 Amazon Bedrock AgentCore 上全面可用。借助 Web Answer，代理构建者只需调用一次工具即可获得自然语言问题的综合、引用来源的答案。他们不再自己构建搜索、检索、综合和引用管道。

如果您构建了需要回答当前网络资源问题的代理，那么您就知道该模式：调用搜索 API、决定信任哪些结果、检索和清理页面内容、提示模型进行合成以及设计引文提取，以便输出可追溯到源。每一步都是您维护的代码，每一步都是可能出错的另一个地方：证据不足时产生幻觉，索引移动时内容陈旧，声明及其来源偏离时归因失效。

Web Answer 将整个管道折叠成一个请求。您发送一个问题。您可以在几秒钟内得到引用的答案。在这篇文章中，我们将解释 Web Answer 的作用，将其与 AgentCore 上的 Web 搜索进行比较，展示其工作原理及其返回的内容，并演练将 Web Answer 添加到网关并从代理调用它。

Web Answer 的作用

图 1：从代理通过网关到 Web 应答并返回的请求流

您的代理将问题发送到您的 AgentCore 网关，这是 Amazon Bedrock AgentCore 的一项功能。网关使用 AWS Identity and Access Management (AWS IAM) 或 JSON Web 令牌 (JWT) 对调用进行身份验证。网关使用自己的服务角色调用 Web Answer，这是 AWS 拥有的托管连接器。 Web Answer 计划其搜索，并行运行多个搜索，并读取关键页面以检查事实。当证据不足时，它会再次搜索。然后，它会编写一个答案，将每个声明与其源 URL 联系起来。网关将答案及其引用作为模型上下文协议 (MCP) 工具结果返回给您的代理。

Web Answer 是一种托管 AgentCore Gateway 工具，它接受自然语言问题，并在几秒钟内返回基于当前 Web 资源的综合答案。这是您得到的返回结果：

一个有根据的、被引用的答案，其中每个有根据的声明都映射到一个引文，并带有可用的源 URL。 当前来源。 Web Answer 会对每个问题运行新的搜索，其模型会给出今天的日期，以便它可以搜索最新信息。 代理搜索：Web Answer 计划自己的搜索，并行运行多个搜索，读取页面以验证事实，并决定何时有足够的证据来回答。 负责任的人工智能保障措施：Web Answer 是根据负责任的人工智能保障措施进行设计和测试的。

图 2：演示视频展示了如何将 Web Answer 添加到 AgentCore 网关，从设置到完成的引用答案

它与网络搜索有何不同

Web Answer 和 Web Search 工具都支持检索用例，具有不同级别的集成复杂性。分界线是谁运行模型：

网络搜索： 返回排名的 URL、标题、片段和元数据。您保留自己的模型并控制合成。当您想要完全控制结果的处理方式时，请使用 Web 搜索。 网络答案： 为您运行模型、代理检索循环、合成和归因。您会得到一个完整的、被引用的答案。当问题是较大代理内的子任务并且您不想为其拥有检索管道时，请使用 Web Answer。

许多客户都会同时使用两者。代理可能会使用 Web 搜索来执行需要原始结果的广泛研究任务，并使用 Web Answer 来执行需要快速引用的答案的特定事实问题。

设置并调用 Web Answer

Web Answer 是 AWS 拥有的连接器。您可以通过 ID 引用它，网关会处理工具架构、参数治理、端点解析和后端身份验证。在本演练中，您将授予网关的服务角色调用 Web Answer 的权限、添加 Web Answer 目标并从 Strands 代理调用它。

开始使用

开始需要几分钟。网关管理员将 Web Answer 添加为现有 AgentCore 网关上的目标，并且该工具通过“tools/list”和“tools/call”向通过 MCP 连接的任何代理显示。

先决条件

具有 AgentCore 网关访问权限的 AWS 账户。 us-east-1 中使用 IAM (AWS_IAM) 入站身份验证的 AgentCore 网关。要创建网关，请参阅开发人员指南中的创建 Amazon Bedrock AgentCore 网关。 在网关上具有“bedrock-agentcore:InvokeGateway”的身份的 AWS 凭证，以及对您的代理使用的模型的 Amazon Bedrock 访问权限。 Python 3.10 或更高版本，带有所需的软件包：pip install boto3strides-agents mcp mcp-proxy-for-aws

注意：执行这些步骤将创建会产生费用的 AWS 资源。网关和 Web 应答调用是计费的。有关详细信息，请参阅下面的定价部分，完成后，删除您创建的资源（请参阅“清理资源”）。

步骤 1：授予网关服务角色对 Web Answer 的访问权限

网关使用其服务角色代表您执行操作。该角色的信任策略允许“bedrock-agentcore.amazonaws.com”代入该角色，范围仅限于您的账户。对于 Web Answer，该角色需要：

bedrock-agentcore:InvokeWebAnswer，调用 Web Answer。网关针对 AWS 拥有的 ARN“arn:aws:bedrock-agentcore:us-east-1:aws:tool/web-answer.v1”的每个请求检查此权限。

将策略作为内联策略附加到服务角色：

import json import boto3

iam = boto3.client("iam")

iam.put_role_policy( RoleName="", PolicyName="WebAnswerGuide", PolicyDocument=json.dumps({ "Version": "2012-10-17", "Statement": [ { "Sid": "InvokeWebAnswer", "Effect": "Allow", "Action": "bedrock-agentcore:InvokeWebAnswer", "Resource": "arn:aws:bedrock-agentcore:us-east-1:aws:tool/web-answer.v1", } ], }), )

该角色仅控制网关的呼出。谁可以呼叫您的网关由其入站授权者设置。该角色也不需要“bedrock:InvokeModel”：您的代理的模型在您的代理自己的身份下运行。

步骤 2：创建 Web Answer 目标

添加 Web Answer 作为连接器目标。 “connectorId”告诉网关要配置哪个管理集成：在本例中，是一个搜索网络并写入引用答案的代理。

import boto3

gateway_client = boto3.client("bedrock-agentcore-control", region_name="us-east-1")

target_response = gateway_client.create_gateway_target( name="web-answer-tool", gatewayIdentifier=gateway_id, targetConfiguration={ "mcp": { "connector": { "source": {"connectorId": "web-answer"}, "configurations": [{"name": "WebAnswer", "parameterValues": {}}], } } }, credentialProviderConfigurations=[ {"credentialProviderType": "GATEWAY_IAM_ROLE"} ], ) target_id = target_response["targetId"]

连接器的出站身份验证是自动的。通过“GATEWAY_IAM_ROLE”，网关使用步骤 1 中的服务角色调用 Web Answer 后端，因此您无需为该工具创建或存储任何凭据。等到“get_gateway_target”将目标状态报告为“READY”后再调用它。

作为网关管理员，您还可以在目标上设置域过滤器。该过滤器适用于通过目标的每个调用。要将目标限制为一组域，请将 parameterValues 设置为 {"domainFilter": {"include": ["bis.org"], "exclude": ["unreliable-source.net"]}}。

步骤 3：从 Strands 代理调用 Web Answer

您的代理通过网关的“tools/list”发现 Web Answer，并使用“tools/call”调用它，就像任何其他 MCP 工具一样。这适用于 Strands Agents、LangChain、LangGraph、CrewAI 或任何其他 MCP 兼容客户端。

from strands import Agent from strands.models.bedrock import BedrockModel from strands.tools.mcp import MCPClient from mcp_proxy_for_aws.client import aws_iam_streamablehttp_client

gateway_url = "https://gateway-.gateway.bedrock-agentcore.us-east-1.amazonaws.com/mcp"

mcp_client = MCPClient(lambda: aws_iam_streamablehttp_client( endpoint=gateway_url, aws_region="us-east-1", aws_service="bedrock-agentcore", aws_profile="", # identity with bedrock-agentcore:InvokeGateway on the Gateway ))

model = BedrockModel(model_id="us.anthropic.claude-sonnet-5", max_tokens=1024)

with mcp_client: tools = mcp_client.list_tools_sync() # Web Answer tool discovered from the Gateway agent = Agent(model=model, tools=tools)

result = agent("What are the Basel III minimum requirements for Tier 1 capital?") print(result.message)

当问题需要当前信息时，您的客服人员会调用 Web Answer 工具 (web-answer-tool___WebAnswer)。 Web Answer 运行代理搜索并返回带有引文的最终答案。

除了问题之外，Web Answer 工具还采用您的代理可以在每次呼叫中设置的可选参数：用于包含或排除网站的域过滤器、发布日期范围以及用于本地化结果的国家/地区。代理的域过滤器与目标的过滤器相结合。代理可以排除更多域，或将结果限制为目标包含的某些域，但它无法添加目标过滤器阻止的域。

响应格式

Web Answer 返回包含内容和结构化内容字段的 MCP 工具结果。答案是带有内联引用标记的 Markdown 文本，例如 [1]，并且 StructuredContent.answer 带有相同的文本以及结构化引用列表：

{ "content": [ { "type": "text", "text": "Under Basel III, banks must hold Common Equity Tier 1 capital of at least 4.5% of risk-weighted assets [1]..." } ], "structuredContent": { "answer": [ { "text": "Under Basel III, banks must hold Common Equity Tier 1 capital of at least 4.5% of risk-weighted assets [1]...", "citations": [ { "domain": "bis.org", "url": "https://www.bis.org/..." } ] } ] }, "isError": false, "_meta": { "latencyMs": 5210 } }

StructuredContent.answer 通常包含一个块。每个引文都带有源 URL 和域（如果有）。

清理资源

当您不再需要 Web Answer 目标时将其删除：

gateway_client.delete_gateway_target(gatewayIdentifier=gateway_id, targetId=target_id)

如果您仅为本演练创建了网关，请先删除其目标，然后删除网关 (delete_gateway)，最后删除服务角色及其策略。除了这些资源之外，AWS 端没有持久的基础设施。删除它们后，您将不再产生费用。

企业控件，内置

Web Answer 继承了与其他 AgentCore 工具相同的企业控件：

网关身份验证。 无需为 Web Answer 提供、轮换或管理单独的 API 密钥。调用者使用您配置的入站方法（例如 AWS IAM (SigV4) 或来自身份提供商的 JSON Web 令牌）对网关进行身份验证。然后，网关使用自己的服务角色调用 Web Answer，该角色需要“bedrock-agentcore:InvokeWebAnswer”权限。 VPC 和 AWS PrivateLink。 您的代理可以通过接口虚拟私有云 (VPC) 终端节点 (com.amazonaws.us-east-1.bedrock-agentcore.gateway) 调用网关，因此流量不会与公共互联网连接。 零数据流出。 您的查询和结果保留在您的 AWS 环境中。 Amazon CloudWatch 指标。 操作指标从第一次调用就发布到 CloudWatch。 每个账户的速率限制。 自发布起强制实施，美国东部（弗吉尼亚北部）(us-east-1) 的每个账户每秒 10 笔交易。要请求增加，请联系 AWS Support。 管理时策略范围。 网关管理员在目标设置时设置域过滤器范围。代理可以缩小每次调用的过滤范围，但不能扩大范围。 查询保留在 AWS 内。 Web Answer 搜索 Amazon 运营的 Web 索引和 Amazon 的知识图，并且不会将您的问题发送到第三方搜索引擎或外部网站。

用例

Web Answer 帮助客服人员检索当前引用的信息，以支持一系列知识密集型工作流程。示例场景包括：

金融服务。 监管问答代理回答有关合规要求、市场监管和政策变化的问题，每个答案都必须追溯到权威来源。 医疗保健。 临床支持代理根据当前医学文献和网络上发布的治疗指南做出反应。 客户服务。 支持代理实时回答产品和政策问题，其中十个排名链接没有用，引用的答案有用。 法律与合规性。 研究助理回答有关判例法、监管文件和政策解释以及可审计引文的问题。 企业知识工作者。 内部副驾驶可以根据当前公共信息回答问题，无需员工构建自己的搜索和综合工作流程。

可用性

Web Answer 已在美国东部（弗吉尼亚北部）(us-east-1) 推出，更多 AWS 区域即将推出。

定价

Amazon Bedrock AgentCore 上的 Web Answer 的价格为每 1,000 次工具调用 10 美元。

＃＃ 结论

在这篇文章中，我们展示了 Web Answer 如何通过代理搜索为您的代理提供最新的引用答案，而无需您构建或维护搜索管道。我们授予网关服务角色对 Web Answer 的访问权限，添加 Web Answer 目标，从 Strands 代理调用它，并从响应中读取答案及其引用。当您自己的模型应该对原始结果进行推理时，请使用 AgentCore 上的 Web 搜索，而当您的代理需要完成的引用答案时，请使用 Web Answer。

要开始使用，请参阅：

Amazon Bedrock AgentCore 文档上的 Web Answer Web Answer 结构化输出架构 向 Amazon Bedrock AgentCore 网关添加 Web 应答 支持的区域

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