Amazon Bedrock AgentCore 时序策略：为 AI 智能体构建有状态授权防线

传统应用依赖确定性业务逻辑来保证操作顺序和数据时效性，每次访问控制只需独立评估单个请求即可。但 AI 智能体的行为模式截然不同——它们在运行时动态决策，工具调用的顺序和参数均由模型推断生成。这意味着一次看似无害的工具调用，在特定的前序操作背景下可能引发严重后果。现有的无状态策略无法捕捉这类跨步骤的风险，亟需一种能够感知会话历史的授权机制。

时序策略的核心概念是「智能体轨迹」，即在同一会话内按时间顺序记录的操作序列。每个会话由用户身份与会话 ID 共同标识，确保不同身份即便使用相同 ID 也会被视为完全独立的会话。策略引擎在收到工具调用请求时，会查询该会话的历史轨迹状态，结合当前请求进行综合评估，最终返回确定性的允许或拒绝决策，并完整记录决策上下文。会话内的轨迹最长可回溯 24 小时。

时序策略能够覆盖多种高风险场景。在金融领域，可设置单会话累计交易额上限，防止失控智能体在循环中反复执行交易直至超出风险敞口；在保险理赔场景中，可检测同一会话内对同一标的的矛盾操作；在数据完整性方面，可要求智能体传递给下游工具的参数必须与上一步工具的实际输出完全匹配，从而杜绝模型在步骤间幻觉替换关键数值。

对于涉及敏感或不可逆操作的场景，时序策略支持配置人工审批前置要求。在轨迹中未记录到明确的人工确认事件之前，高价值操作将被网关层直接拦截，无论智能体的推理逻辑如何构造请求都无法绕过。此外，策略还可根据会话内人工参与程度动态收紧权限——当智能体在无人监督状态下运行时，自动降低其可执行操作的范围，实现自适应风险控制。

从架构角度看，时序策略运行于 AgentCore 网关的外围，统一处理智能体发出的 MCP 工具调用、智能体间调用以及模型推理调用，形成单一的行为监控入口。策略逻辑对智能体完全不透明，智能体既无法感知策略内容，也无法访问轨迹状态存储，更无法修改授权控制逻辑。这种设计确保了即便智能体代码存在漏洞或遭受提示注入攻击，安全边界依然有效。

时序策略延续了 AgentCore Policy 的默认拒绝原则，即在没有明确允许规则的情况下，所有请求均被拒绝，且禁止规则优先于允许规则。每个请求必须携带 x-amzn-bedrock-agentcore-policy-session-id 请求头以标识所属会话；若未提供，系统将自动生成新 ID，但这意味着策略引擎将基于空白轨迹进行评估，历史上下文将全部丢失。为保证评估准确性，建议将会话范围尽量收窄，并确保每个会话同一时刻只有一个并发授权请求。

要点

• 时序策略在 AgentCore 网关层运行，完全独立于智能体代码，智能体无法通过任何方式绕过或篡改授权决策。
• 通过追踪会话内的操作轨迹，时序策略可识别单次请求无法发现的跨步骤风险，如数据幻觉替换、累计风险超限和矛盾操作。
• 支持强制工具调用顺序、数据完整性校验、人工审批前置和无人监督时自动收紧权限等多种企业级安全场景。
• 会话由用户身份与会话 ID 共同唯一标识，轨迹回溯窗口最长为 24 小时，建议保持会话范围尽量精细以确保评估准确性。
• 时序策略统一覆盖 MCP 工具调用、智能体间调用和模型推理调用，提供一致的跨调用类型行为监控能力。