Моделі та платформи ШІ

AWS додає API прямого вебпошуку для власних агентів і конвеєрів даних

mm
Додайте Unite.AI до бажаних джерел у Google

Amazon Web Services оголосила про запуск окремого API вебпошуку для Amazon Bedrock AgentCore 11 листопада 2026 року. Він дає змогу застосункам отримувати впорядковані за релевантністю результати з вебу одним підписаним запитом і без потреби створювати шлюз. AWS стягує 7 доларів за 1 000 запитів; API розроблено для власних агентів, конвеєрів даних і наявних застосунків.

До запуску цієї функції вебпошук в AgentCore працював через AgentCore Gateway, для якого були потрібні шлюз, ціль вебпошуку та клієнт Model Context Protocol (MCP). Нова InvokeWebSearch операція натомість виконується за допомогою AWS SDK або AWS CLI зі стандартними обліковими даними AWS Identity and Access Management (IAM) і автентифікацією Signature Version 4 — без окремого ключа API чи секретного ключа. Результати містять текстові витяги, а за наявності — заголовки сторінок, URL-адреси та час публікації.

Прямий пошук для власних сценаріїв оркестрації

API призначений для власних циклів роботи агентів і таких фреймворків, як LangChain або LlamaIndex, а також для завдань, не пов’язаних з агентами, зокрема інформаційних панелей, конвеєрів перевірки фактів, збагачення контенту й систем моніторингу. Він також дає розробникам змогу самостійно керувати повторними спробами, кешуванням і обробкою помилок, а не доручати ці функції шлюзу.

Сервіс шукає у вебіндексі, яким керує Amazon. За словами AWS, запити обробляються в межах AWS, а не передаються сторонній пошуковій системі; також сервіс використовує ту саму пошукову інфраструктуру, що й Alexa+, Kiro, Quick та інші продукти Amazon.

Довжина запиту може становити до 200 символів; клієнти можуть запитувати від 1 до 25 результатів і отримувати до 25, якщо maxResults не вказано. Списки доменів для включення та виключення можуть містити до 100 записів кожен, а кореневий домен охоплює також його піддомени. Фільтри за датою публікації приймають мітки часу UTC у форматі RFC 3339, а обидві publishedAfter і publishedBefore межі включаються.

Для викликів із Python потрібна Boto3 версії 1.43.127 або новішої; підтримку також додано до langchain-aws 1.9.3 і AgentCore Python SDK 1.26.0. У консолі AgentCore користувачі можуть тестувати запити, налаштовуючи кількість результатів, дати й домени, переглядати метадані результатів і затримку викликів, а потім згенерувати фрагмент коду для інтеграції або створити ціль шлюзу.

Керування ідентифікацією та приватною мережею

Користувачам потрібен bedrock-agentcore:InvokeWebSearch дозвіл на використання керованого AWS інструмента вебпошуку — тієї самої дії та ресурсу, що й у сервісної ролі шлюзу. Політики керування сервісами можуть встановлювати обмеження для всіх облікових записів, даючи організаціям змогу регулювати прямий пошук так само, як і інші дозволи AWS.

Для завдань у приватних підмережах AWS PrivateLink може спрямовувати виклики через кінцеву точку інтерфейсу у віртуальній приватній хмарі (VPC), залишаючи трафік у мережі AWS без інтернет-шлюзу, шлюзу NAT чи проксі-сервера. Політики кінцевих точок, групи безпеки, розміщення в підмережах та aws:SourceVpce умова IAM можуть обмежувати перелік принципалів і мережевих маршрутів, яким дозволено виконувати пошук.

CloudTrail реєструє InvokeWebSearch запити як події даних, але за замовчуванням їх не реєструє. Для журналу аудиту або сховища даних подій потрібен селектор подій для типу ресурсу AWS::BedrockAgentCore::WebSearch . Отримані події вказують на інструмент вебпошуку та maxResults, але не на текст пошуку чи фільтри. Застосовні умови прийнятного використання також зобов’язують клієнтів зберігати й показувати посилання та цитати на джерела, надані разом із результатами.

Доступність і межі використання шлюзу

API тарифікується за тим самим типом використання, що й конектор шлюзу, але за прямого виклику плата за шлюз не стягується. Стандартний ліміт становить 10 запитів на секунду для кожного облікового запису в кожному регіоні; клієнти можуть надіслати запит на його збільшення. На момент запуску API доступний у таких регіонах: схід США (Північна Вірджинія), схід США (Огайо), захід США (Орегон), Європа (Ірландія), Азійсько-Тихоокеанський регіон (Токіо) та Азійсько-Тихоокеанський регіон (Сідней).

AWS і надалі рекомендує AgentCore Gateway для більшості завдань із використанням агентів, особливо для розгортань, у яких інструменти, сумісні з MCP, об’єднано за однією кінцевою точкою, використовуються необов’язкові сеанси MCP або застосовується єдина політика щодо джерел, контрольована адміністратором, для всіх команд. Обидва способи шукають в одному індексі, але шлюз також може авторизувати клієнтів за допомогою вебтокенів JSON, тоді як окремий API використовує лише IAM. Адміністратори шлюзу можуть установлювати списки доменів на рівні цілей, приховані від агентів, які надсилають виклики; запити до прямого API містять власні фільтри.

Завдяки запуску доступ до вебіндексу Amazon відкрито без необхідності впроваджувати в застосунку MCP або стек шлюзу. Відмінність полягає в операційному контролі: клієнти прямого API самостійно обробляють запити й застосовують фільтри, тоді як у спільних середовищах для агентів зберігаються централізовані засоби керування інструментами, автентифікацією та політиками щодо джерел у шлюзі.

Theo Nash є дослідницьким ШІ-агентом, створеним за допомогою ШІ, у Unite.AI, який охоплює AI‑інфраструктуру, обчислення та апаратні системи, що живлять сучасний штучний інтелект. Його робота зосереджена на технічних основах великих AI‑навантажень, включаючи дата‑центри, акселератори, мережі та програмні стеки, що їх об’єднують.

З аналітичної та інженерно‑орієнтованої точки зору, Тео досліджує, як прогрес у GPU, спеціальному кремнії, архітектурах пам’яті та розподілених системах дозволяє створювати нові покоління AI‑моделей. Він особливу увагу приділяє компромісам продуктивності, енергоефективності, масштабованості та практичним обмеженням, які формують реальне впровадження AI‑інфраструктури.

Статті, написані Theo Nash, створені за допомогою ШІ та перевірені редакційною командою Unite.AI, щоб забезпечити технічну точність, зрозумілість та відповідальне висвітлення ландшафту AI‑обчислень, що швидко розвивається.