Восьмерка агентов вместо шаблонов: IDP на Bedrock AgentCore с обучением на лету

Редакция 14 октября 2026 г.

Граф из восьми агентов ведёт документ от Textract и векторного поиска к извлечению JSON и сохранению инструкций в облаке AWS.

В гайде AWS восьмерка агентов на Bedrock AgentCore и Strands Agents собрана в IDP-конвейер, который не живёт на шаблонах: новый тип документа проходит генерацию промпта, извлечение JSON и валидацию, а похожие файлы потом идут по сохранённым инструкциям.

Когда форматов и поставщиков много, классический IDP ломается на смене вёрстки и не помнит исправления. В том же тексте IDC приводит $19 732 годовых потерь на информационного работника, минус 21,3 % к продуктивности, до 30 % времени на документы и 1–4 % ошибок ручного ввода.

Три сценария в графах

Идентификация: Analyzer тянет текст через Amazon Textract; Matcher ищет близкие документы по эмбеддингам в S3 Vectors.
Обучение (новый тип): Instructions → Extractor → Validator сверяет поля со схемой в Aurora DSQL; при провале Instructions Fixer правит промпт и ретрай; Save Instructions сохраняет удачный вариант.
Автоматизация (знакомый тип): Extractor работает по сохранённым инструкциям; при сбое Troubleshooter правит данные, не трогая промпты.

Инфраструктура и демо

Документы приходят через SES или загрузку в S3; EventBridge вызывает Lambda, job пишется в DynamoDB, оркестрация — в AgentCore Runtime. Функции Lambda подключаются к агентам как тулы через MCP-интерфейс AgentCore Gateway, доступ к ресурсам — через AgentCore Identity и Cognito.

На примере заказа Two Wheel Store первый прогон занял 3 минуты 49 секунд: Validator отклонил SKU, Instructions Fixer добавил правило префикса AB-. Второй заказ того же ритейлера Matcher нашёл с confidence 3,946 при пороге 3,7 — обработка уложилась в 1 минуту 30 секунд.

Деплой из репозитория aws-samples/agenticidp-guidance (CDK, Docker, Python 3.11+, Node 18+): uv run deploy.py --admin-email … поднимает шесть CloudFormation-стеков за 15–20 минут; в UI есть чат по статусу job и правке инструкций. Оценка AWS для 10 обучающих и 1000 документов в месяц в us-east-1 — около $58, из них ~85 % — инференс Bedrock (~$0,055 на документ); модели задаются в agents/orchestratorgraph/utils/config.py.

Источник: Build self-improving document processing using Amazon Bedrock AgentCore.