Отдел продаж AWS столкнулся с проблемой, которую сами же и создали: по мере роста числа ИИ-инструментов сотрудники тратили всё больше времени на выбор нужного агента, а не на работу с клиентами. К моменту запуска Field Advisor в организации действовало более 20 специализированных агентов — для операций с CRM, планирования встреч, анализа клиентов, рекомендаций по продуктам и проверки соответствия требованиям. Каждый раз, когда нужно было переключиться между задачами, представитель терял контекст и тратил время на ручную сборку данных из разных систем.
Field Advisor решает эту задачу через единый разговорный интерфейс: сотрудник задаёт вопрос на естественном языке, а оркестратор сам определяет, какой агент или инструмент нужно задействовать. Система работает внутри CRM, Slack и корпоративных приложений — без переключения между вкладками. Архитектурную основу обеспечивает Amazon Bedrock AgentCore: изолированные среды выполнения для мультитенантных операций, единый шлюз для доступа к инструментам и агентам, персистентная память, которая сочетает историю текущей сессии с долгосрочной семантической памятью, OAuth-аутентификация и встроенная наблюдаемость запросов. Всё это поставляется как управляемый сервис — без необходимости строить кастомную инфраструктуру.
| Метрика | До миграции | После миграции на AgentCore |
|---|---|---|
| Число AWS-аккаунтов | 7 отдельных аккаунтов | 1 единая среда AgentCore Runtime |
| Задержка | Базовый уровень | −41% |
| Кастомные системы (память, observability, auth) | Собственная разработка | Управляемые сервисы AgentCore |
| Число запросов от пользователей | — | Более 120 000 промптов |
| Экономия времени (крупные сейлз-представители) | — | До 2 часов в неделю |
Ключевой элемент архитектуры — human-in-the-loop: когда Field Advisor собирается изменить данные в CRM, он показывает предлагаемые правки и ждёт явного подтверждения от сотрудника. Это снижает риск ошибок при массовых операциях. Один из показательных примеров — валидация почти 450 аккаунтов для команды Customer Solutions: раньше процесс требовал значительного ручного труда и последующей корректировки ошибок после массовой разметки, теперь Field Advisor обрабатывает его автоматически.
Миграция на Bedrock AgentCore объединила семь отдельных AWS-аккаунтов в единую среду выполнения.
Миграция на Bedrock AgentCore принесла измеримые результаты. Задержка сократилась на 41% по сравнению с предыдущей инфраструктурой. Семь отдельных AWS-аккаунтов объединились в единую среду AgentCore Runtime. Кастомные системы для памяти, наблюдаемости и аутентификации были упразднены — инженерная команда переключилась с поддержки инфраструктуры на разработку доменной логики. За время работы сервиса сотрудники отправили свыше 120 тысяч запросов. Компонент автоматизации CRM-операций экономит крупным сейлз-представителям до 2 часов в неделю.
С технической точки зрения каждый запрос проходит через сервис аутентификации, который верифицирует личность и выдаёт OAuth-токен. AgentCore Runtime принимает аутентифицированный запрос, инициализирует supervisor-агент, построенный на фреймворке Strands Agents, и управляет полным жизненным циклом выполнения. Supervisor анализирует запрос и маршрутизирует его к нужному специализированному агенту или инструменту. Такая схема позволяет добавлять новых агентов без изменения пользовательского интерфейса — продавец продолжает работать с одним окном независимо от того, сколько систем задействовано за кулисами.
Подход AWS отражает более широкую тенденцию в корпоративном ИИ: по мере того как компании накапливают десятки узкоспециализированных агентов, ценность смещается от отдельных инструментов к слою оркестрации, который скрывает сложность от конечного пользователя. Bedrock AgentCore в этой схеме занимает позицию управляемой платформы, конкурируя с подходами на базе open-source фреймворков вроде LangGraph или AutoGen, но делая ставку на интеграцию с экосистемой AWS и готовые enterprise-возможности.
