ISV 在 AWS 部署 AI 代理的安全與可擴展性挑戰
隨著 獨立軟體供應商 (ISV) 逐步將 AI 代理納入 SaaS 服務，如何在 安全、可擴展性、上市時間與成本追蹤 四大核心要素間取得平衡，成為必須正面回應的課題。對於服務多租戶 (multi‑tenant) 的 ISV 來說，這些挑戰不僅是整體性的，更必須在每一個客戶租戶層面落實。
背景：AWS 與 Amazon Bedrock AgentCore
AWS 為全球最完整的雲端平台，提供 Amazon Bedrock AgentCore——一套可自由選擇模型或框架、在大規模下建置、連接與最佳化 AI 代理的基礎設施。AgentCore 的執行環境允許：
- 為每個使用者會話分配 唯一 Session ID，確保資料隔離。
- 以 Retrieval‑Augmented Generation (RAG) 服務（AWS 管理的檢索增強生成）作為共享知識庫，降低重複建置成本。
三大架構模式
ISV 在設計多租戶 AI 代理時，常見三種架構模式：
| 模式 | 資源配置 | 典型情境 | |------|----------|----------| | Silo（獨立槽） | 為每個租戶提供專屬的 Agent 實例與底層資源 | 高安全需求、客製化程度高的企業客戶 | | Pool（資源池） | 多租戶共用同一 Agent，透過 Session ID 隔離會話 | 需要高吞吐量、成本敏感的中小型客戶 | | Bridge（橋接） | 部分元件採 Silo，部分元件採 Pool，例如使用共享的 Bedrock Knowledge Base 但保留專屬 Agent | 想兼顧安全與成本效益的混合需求 |
Axionus 的實務案例
Axionus 作為資產情報平台，已在 AWS 上以 SaaS 形態運營，管理數百個相互隔離的客戶環境。其在導入 AI 代理時，選擇了 Bridge 模式：
- 專屬 Agent：每個租戶部署獨立的 AgentCore 執行體，確保安全與合規性。
- 共享 Knowledge Base：所有租戶共用 Amazon Bedrock 的知識庫，利用 RAG 服務提升資訊檢索效率，同時降低儲存與維護成本。
此架構讓 Axionus 能在 不犧牲安全 的前提下，快速將 AI 功能上線，縮短上市時間，並透過 AWS 原生的計費與監控機制，精準追蹤每位客戶的成本消耗。
未來展望與讀者啟示
- 安全即隔離：在多租戶環境中，透過 Session ID 與專屬執行體的組合，可在共享基礎設施上實現近乎「物理」的隔離。
- 彈性選擇架構：根據客戶的風險容忍度與成本考量，靈活採用 Silo、Pool 或 Bridge，避免一刀切的設計。
- 善用 AWS 原生服務：Bedrock 的 RAG 與 Knowledge Base 為 AI 代理提供即時知識補強，減少自行建置檢索系統的開銷。
對於正考慮在 AWS 上部署 AI 代理的 ISV，關鍵在於 以租戶為單位設計安全與資源隔離策略，同時利用 Amazon Bedrock AgentCore 的彈性模型，達成成本、效能與合規的最佳平衡。