AWS zet in op AgentCore: AI-agenten transformeren van prototype naar praktijk

Amazon Web Services (AWS) heeft onlangs Bedrock AgentCore geïntroduceerd — een uitgebreid platform dat ontwikkelaars moet helpen AI-agenten op realistische schaal in te zetten. Met deze stap wil AWS de kloof dichten tussen experimentele toepassingen en robuuste, bedrijfsgerichte AI-agents die veilig, beheersbaar en schaalbaar zijn. 

Introducing Amazon Bedrock AgentCore: Securely deploy and operate AI agents at any scale (preview) | Amazon Web Services Amazon Bedrock AgentCore enables rapid deployment and scaling of AI agents with enterprise-grade security. It provides memory management, identity controls, and tool integration—streamlining development while working with any open-source framework and foundation model.

In gesprekken op het AWS Summit in New York werd duidelijk dat voor AWS de ambitie groot is: AI-agenten moeten de volgende stap in softwareontwikkeling worden — niet slechts tools, maar autonome actoren in digitale workflows. 

AWS announces new innovations for building AI agents at AWS Summit New York 2025 Amazon Bedrock AgentCore leads the announcements, alongside new listings in AWS Marketplace and a $100 million investment to boost agentic AI development.

Wat is Bedrock AgentCore?

Bedrock AgentCore is opgezet als een “framework-agnostisch” en “model-agnostisch” platform. Dat betekent dat ontwikkelaars niet gebonden zijn aan één AI-framework of model: ze kunnen hun voorkeursmodellen of -kaders blijven gebruiken, terwijl AgentCore de onderliggende infrastructuur verzorgt. 

Running deep research AI agents on Amazon Bedrock AgentCore | Amazon Web Services AI agents are evolving beyond basic single-task helpers into more powerful systems that can plan, critique, and collaborate with other agents to solve complex problems. Deep Agents—a recently introduced framework built on LangGraph—bring these capabilities to life, enabling multi-agent workflows that mirror real-world team dynamics. The challenge, however, is not just building such agents but […]

De kerncomponenten omvatten:

• AgentCore Runtime: een serverloze omgeving waarin elke sessie geïsoleerd draait, met ondersteuning voor langdurige uitvoering (tot 8 uur).
• AgentCore Memory: beheert kortetermijn- en langetermijngeheugen voor agenten, zodat ze context behouden over meerdere interacties. 
• AgentCore Identity: regelt beveiligde toegang en identiteiten, zodat agenten zich kunnen authenticeren bij AWS-diensten en externe tools. 
• AgentCore Gateway: maakt het mogelijk om bestaande API’s, microservices of functies als “tools” beschikbaar te maken voor agenten via het Model Context Protocol (MCP). 
• AgentCore Code Interpreter: biedt een sandbox-omgeving waarin agenten code kunnen uitvoeren zonder de onderliggende infrastructuur te compromitteren. 
• AgentCore Browser Tool: stelt agenten in staat om in veilige, beheerde browserinstellingen websites te verkennen en interacties te automatiseren. 
• AgentCore Observability: biedt visuele en gedetailleerde inzichten in de interne besluitvorming van agenten, inclusief monitoring, logica-tracering en foutopsporing. 

Deze componenten zijn modulair: ontwikkelaars kunnen precies de delen kiezen die ze nodig hebben, in plaats van een monolithisch geheel te gebruiken.

Waarom AgentCore belangrijk is

1. Van experiment naar productie

Veel bedrijven lopen vast in de fase tussen prototype en productie, vanwege complexiteit in infrastructuur, beveiliging en schaal. AgentCore richt zich precies op die overgang.

2. Beveiliging en isolatie

Elk agent-proces draait in een geïsoleerde micro-VM (microvirtual machine), zodat sessies gescheiden blijven en de kans op datalekken wordt verkleind. 

3. Flexibiliteit en interoperabiliteit

Doordat AgentCore niet vooraf bepaalt welk AI-framework of model je moet gebruiken, kunnen bedrijven verder bouwen op hun bestaande keuzes.

4. Transparantie en verantwoording

Door middel van observability kan men precies volgen welke beslissingen een agent neemt, wat cruciaal is in gereguleerde sectoren zoals financiën of gezondheidszorg. 

Kritiek en uitdagingen

Hoewel AgentCore ambitieus is, zijn er ook aandachtspunten:

• Sommige techanalisten wijzen erop dat AWS hiermee wedt op een “framework-agnostische” strategie die de praktijk misschien moeilijk volhoudt in omgevingen met sterk gespecialiseerde agentarchitecturen.
• De adoptie bij bedrijven kan traag verlopen door organisatorische obstakels zoals compliance, data governance en integratie met bestaande systemen.
• Het succes van AgentCore hangt ook af van de beschikbaarheid van betrouwbare AI-modellen, robuuste trainingsdata, en voortdurende innovatie — niet alleen van infrastructuur.

De strategische context

De lancering van AgentCore past in een bredere strategische koers van AWS in de wereld van “agentic AI” — AI-systemen die zelfstandig taken uitvoeren, plannen en samenwerken.

Tijdens de aankondiging werd ook bekendgemaakt dat AWS extra middelen investeert in hun Generative AI Innovation Center, en dat er in de AWS Marketplace een nieuwe categorie “AI Agents & Tools” wordt toegevoegd, zodat bedrijven kant-en-klare agent-oplossingen kunnen vinden en inzetten.

Analisten zien hierin een poging van AWS om in te zetten op schaal, betrouwbaarheid en opschaalbaarheid — niet alleen als cloudprovider, maar als platform voor autonome intelligentie.

Met Bedrock AgentCore probeert AWS een brug te slaan tussen ideale agentarchitecturen en de harde realiteit van productieomgevingen. Door beveiliging, schaalbaarheid, flexibiliteit, observability en interoperabiliteit centraal te stellen, hoopt het platform dat AI-agenten niet langer curiositeiten zijn, maar nuttige, betrouwbare componenten binnen bedrijfsinfrastructuren. De toekomst zal uitwijzen of AgentCore de verwachtingen inlost — maar de visie is ambitieus en potentieel paradigmaverschuiving.

Building health care agents using Amazon Bedrock AgentCore | Amazon Web Services In this solution, we demonstrate how the user (a parent) can interact with a Strands or LangGraph agent in conversational style and get information about the immunization history and schedule of their child, inquire about the available slots, and book appointments. With some changes, AI agents can be made event-driven so that they can automatically send reminders, book appointments, and so on. ONTDEK MEER