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使用 AWS CloudFormation 构建可观测的企业级智能体检索：基于 Amazon Bedrock 托管知识库
企业级智能体检索正在改变 RAG 应用的构建方式。本文介绍如何利用 Amazon Bedrock 托管知识库与 AgentCore 构建一个具备多知识库路由、引用回答和七层可观测性的解决方案，并通过单一 AWS CloudFormation 模板链完成部署。
从单次检索到智能体检索
传统 RAG 应用通常只做单次检索，面对跨域问题或需要决策来源时力不从心。智能体检索则让模型具备推理能力：它先规划任务，再决定调用哪个知识库，迭代检索并生成带引用的答案。但这也带来了新的挑战——当推理与检索循环进行时，如何确保过程透明、结果可靠？
核心架构：推理、路由与编排
该方案以 Amazon Bedrock AgentCore 为运行时，搭配 托管知识库。用户提问后，智能体自动规划，并通过网关（Gateway）在多个知识库（如财务、天气）间路由。每个知识库对应一个检索工具，智能体根据问题主题选择合适工具，整个过程由 OpenTelemetry 自动埋点，实现从首次调用即可观测的完整链路。
七层可观测性与评估
可观测性是该方案的设计重点，共分七层：
- 追踪：每个推理与检索步骤的完整轨迹
- 指标：延迟、成功率等关键性能指标
- 日志：详细的操作日志便于排查
- 成本：每次调用的费用追踪
- 引用验证：确保答案正确引用来源
- 质量评估：基于参考答案的自动评分
- 持续监控：实时与周期性评估结合
此外，方案支持按需评估和持续评估两种模式，帮助企业随时掌握系统质量。
一键部署：CloudFormation 链
所有资源（包括 S3 语料库、两个托管知识库、AgentCore 网关、运行时智能体以及可观测性组件）均通过一条 CloudFormation 模板链部署。这大大降低了企业落地门槛，使团队能快速复制和定制。
总结
该方案展示了企业级智能体检索的实践路径：以托管服务简化基础设施，以内置可观测性保障运维可控。对于正在构建复杂 RAG 应用的团队，这种模式值得参考。