AWS compartimente ses agents IA pour mieux les gouverner

AWS présente le 28 octobre 2026 une architecture de plateforme d’agents fondée sur Amazon Bedrock et Amazon Bedrock AgentCore. La proposition cible les équipes qui doivent déployer plusieurs cas d’usage dans un environnement sécurisé. Elle sépare les responsabilités entre une équipe Platform et des équipes Workstream. AgentCore fournit notamment le runtime, la passerelle, l’identité, la mémoire, les politiques, le registre et les évaluations. Le blueprint ajoute les contrats d’entreprise liés à la propriété, aux comptes, aux livraisons logicielles, à l’observabilité, aux coûts et au retrait. AWS publie également une implémentation de référence.

Le modèle fédéré place l’équipe Platform au centre des services partagés et laisse aux équipes de domaine la responsabilité de leurs agents, outils et données. AWS oppose ce modèle à une organisation centralisée, qui peut devenir un goulot d’étranglement, et à une organisation décentralisée, où les contrôles peuvent diverger. Dans le blueprint, l’équipe Platform définit les modèles, versions, politiques et conditions d’admission. Chaque équipe Workstream reçoit une cellule isolée dans son propre compte. Cette cellule conserve son exécution, sa mémoire, sa passerelle d’outils, ses données et ses cas d’évaluation. AWS recommande de commencer par une cellule représentative avant de reproduire le modèle.

AWS sépare les cellules Workstream

Chaque cellule comprend un dépôt détenu par l’équipe, un pipeline de charge de travail et trois capacités Amazon Bedrock AgentCore. AgentCore Runtime exécute l’agent, AgentCore Memory fournit une mémoire limitée à l’acteur, et AgentCore Gateway expose les outils approuvés. L’autorisation repose sur AWS_IAM. La cellule contient aussi des clés AWS KMS gérées par le client, des balises, des alarmes, des budgets et un lien CloudWatch Observability Access Manager. Une équipe peut ainsi déployer, interrompre, restaurer ou retirer sa cellule sans coordonner la livraison d’une autre équipe. Les gabarits de référence couvrent Strands, LangGraph et CrewAI, tout en conservant les mêmes contrats de contrôle.

Les passerelles encadrent séparément l’accès aux modèles et aux outils. Toute demande d’inférence non approuvée doit passer par une passerelle qui applique les garde-fous, limite les modèles et les régions autorisés, puis impose des quotas de jetons, des budgets et des limites de débit par Workstream. La passerelle porte aussi l’identité de charge de travail et produit des données d’attribution. Une passerelle MCP authentifiée contrôle les outils avec des cibles exactes, des rôles d’exécution minimaux et un propriétaire auditable. Les équipes d’exploitation consultent les journaux, métriques et traces. Les équipes financières suivent la refacturation par équipe ou unité via AWS Cost Explorer et le rapport CUR.

Le pipeline contrôle chaque promotion

L’évaluation vérifie plusieurs contrats avant la production. Un appel à un modèle approuvé doit réussir, tandis qu’un modèle ou une région non approuvés doivent être refusés. Un outil souscrit doit fonctionner, alors qu’un outil extérieur à l’abonnement doit produire l’erreur attendue. Une identité provenant d’un autre compte Workstream doit également être rejetée. Le processus doit permettre de restaurer la version précédente du runtime. Lors du retrait, il supprime le runtime, la mémoire, la passerelle d’outils et les autorisations associées dans l’ordre des dépendances. Le blueprint est disponible dans le dépôt AWS, avec des composants pour les livraisons et la gouvernance. Pour aller plus loin, consultez notre guide sur déployer un agent IA en PME sans développeur.