企业级 AI 智能体统一治理目录

随着企业 AI 智能体系统从少量工具扩展至数百个，团队各自为战带来的问题日益突出。每个团队在孤立环境中构建智能体和工具，没有统一记录说明哪些资源已存在、归谁所有、是否经过安全审查。这种碎片化状态导致重复建设、版本漂移，以及难以追踪的能力蔓延。AWS Agent Registry 正是为解决这一系统性问题而生，现已面向所有用户正式开放。

AWS Agent Registry 在架构上采用双平面设计。治理平面是面向管理员的综合管理层，存储所有已注册资源的完整信息，无论其处于何种生命周期状态。管理员可在此配置合规与安全信号、发现策略以及自定义元数据模式，例如成本中心、数据分类、SLA 等级等组织专属字段，从而标准化团队描述资源的方式，并获得整个智能体生态的合规与安全态势全景视图。

发现平面则是开发者日常交互的界面，仅呈现通过组织审批标准的资源，草稿、被拒绝或影子资源对消费者不可见。该平面专为高吞吐量场景设计，支持智能体和开发者以编程方式进行大规模查询而不触发限流。其核心能力是语义与词法双模搜索，开发者可以用自然语言意图（如「查找一个用于工单路由的工具」）或精确名称在全量已审批目录中检索资源，大幅降低重复建设的概率。

Registry 目前支持四种资源类型：MCP（模型上下文协议服务器，包含其工具、资源和提示词）、Agent（基于 Agent2Agent 协议的智能体卡片及其技能定义）、Skill（以 Markdown 文件及关联代码包形式描述的智能体技能）、以及 Custom（任意合法 JSON 格式的自定义描述符）。这一设计使 Registry 能够兼容当前主流的智能体协议与框架，同时保留足够的扩展灵活性以适应未来标准演进。

多家头部企业已在生产环境中验证了 Registry 的价值。西南航空 CIO Lauren Woods 表示，该公司拥有超过 7 万名员工，此前智能体和工具分散在多个技术团队中，缺乏统一记录。引入 Registry 后，平台团队获得了对已部署资源的完整可见性，开发者通过语义搜索在数秒内即可找到已审批的能力，显著削减了重复开发工作量，Registry 也因此成为企业智能体 AI 治理的核心基础设施。索尼、三菱电机和百事公司也在各自场景中探索跨业务单元复用智能体模式的可能性。

从更宏观的视角来看，AWS Agent Registry 的发布标志着企业 AI 基础设施建设重心的转移——从「如何构建智能体」转向「如何发现、信任和治理智能体」。随着多智能体系统在企业中加速落地，一个具备权威性、可审计、支持细粒度访问控制的资产目录将成为规模化运营的必要条件。AWS 表示后续将持续丰富治理信号与策略能力，进一步强化 Registry 作为企业智能体生态系统记录系统的定位。

要点

• AWS Agent Registry 正式发布，提供统一的可搜索治理目录，解决企业在规模化部署 AI 智能体时面临的资产分散、跨团队发现困难和缺乏审计追踪三大核心问题
• 双平面架构将治理关切与消费体验分离：治理平面供管理员进行全量资源管理与策略配置，发现平面仅向开发者展示已审批资源并支持语义搜索
• 支持 MCP、Agent（A2A）、Skill 和 Custom 四种资源类型，兼容当前主流智能体协议，具备良好的扩展性
• 西南航空等企业的实践表明，统一注册中心可显著减少重复开发工作，并为企业智能体 AI 建立可信赖的治理基础
• 该服务的推出反映出企业 AI 基础设施建设重心正从智能体构建转向智能体的发现、治理与规模化运营