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共享基础设施，隔离租户：使用 Amazon Bedrock AgentCore 实现池模型多租户架构
概述
构建多租户 AI 应用面临新的架构挑战：你需要实现租户之间的完全隔离、不同服务层级的能力区分、细粒度的成本追踪以及每个租户的可观测性。如果缺乏这些能力，可能会面临客户数据泄露、服务质量无法保障或成本失控的风险。
本文介绍如何使用 Amazon Bedrock AgentCore 实现生产级多租户系统的模式，并以医疗 AI 代理服务多家诊所和医院为例进行演示。虽然以医疗行业为例，但这些架构模式和技术实现广泛适用于各类多租户 AI 应用——无论是构建 SaaS 平台、服务多个业务部门的企业解决方案，还是为不同客户组织提供托管服务，你都可以参考这些模式来构建自己的方案。
你将学到什么
- 如何利用原生 AWS 能力在代理型应用中实现完全租户隔离
- 通过最少自定义代码实现服务层级区分的模式
- 按租户进行细粒度成本归因的技术
- 可扩展多租户 AI 架构的最佳实践
解决方案概览
该方案展示了如何利用 Amazon Bedrock AgentCore 的原生能力，通过 AWS 托管服务实现完全租户隔离。架构采用三层层级结构：层级（Tier）→ 租户（Tenant）→ 用户（User），在每一层通过知识库文档、记忆、模型访问和成本追踪来强制隔离。
层级策略是 SaaS 应用中的常见模式，租户根据需求（如基础版和高级版）、使用模式或定价计划被归入不同的服务层级。每个层级定义了一组特性和服务质量，允许 SaaS 提供商服务多样化的客户群。
关键实现模式
- 租户隔离：利用 Amazon Bedrock 的知识库、会话记忆和模型访问控制，确保每个租户的数据和上下文完全隔离。
- 服务层级差异化：通过配置化方式定义不同层级的功能集，无需为每个层级编写独立代码。
- 成本归因：使用 AWS 的成本分配标签和 Bedrock 的日志记录，将每次调用精确归因到对应租户。
- 可观测性：集成 CloudWatch 等监控服务，实现每个租户的性能指标和异常告警。
适用场景
本文是系列文章的第二部分，第一部分探讨了使用 Amazon Bedrock AgentCore 设计多租户代理应用时的架构考量。示例代码已开源在 GitHub，可供参考和实践。
无论你是构建医疗 AI、金融助手还是企业知识库，这些模式都能帮助你快速搭建安全、可扩展且成本可控的多租户 AI 系统。