用 Amazon Bedrock AgentCore 浏览器工具自动化遗留 Web 应用

企业遗留系统自动化的核心痛点在于，这些系统往往建于数十年前，以服务端中间件渲染 HTML 页面的方式对外提供交互界面，既无 REST API，也不支持现代集成协议。以保险行业为例，一家大型保险公司每年需处理数万笔保单变更，涵盖保障金额调整、受益人更新和批单处理，每笔操作都需要跨多个屏幕完成数据录入和业务规则校验。专职人员在复杂 Web 界面中手动操作，不仅耗费大量工时，还因人工错误造成可观的年度损失。

传统 RPA 在应对此类场景时面临三重技术瓶颈。首先是界面脆弱性：基于屏幕坐标和元素定位的规则型机器人，一旦应用界面因版本更新发生细微变化便会失效。其次是认知局限：规则型机器人无法处理动态内容、异常情况或需要判断力的复杂业务逻辑，导致生产环境中积累大量需要人工介入的长尾案例。第三是扩展瓶颈：传统 RPA 依赖专用虚拟机，在保险开放季等业务高峰期难以弹性扩容，并发会话管理复杂度极高。

Amazon Bedrock AgentCore 浏览器工具通过全托管云端浏览器服务从根本上解决上述问题。该工具基于 Playwright 集成，利用 WebSocket 协议建立 Chrome DevTools Protocol 连接，在云端运行托管 Chromium 实例。AI 智能体通过该连接与遗留 Web 应用交互，无需关心目标系统的底层技术栈，只要应用可通过 HTTP 或 HTTPS 访问即可。每个会话在独立隔离的环境中运行，确保不同任务之间的数据安全边界。

在编排层，Strands Agents 提供模型驱动的工作流调度能力，使整体方案能够从单步骤自动化扩展至复杂的多智能体协作流程。AI 智能体可以理解自然语言指令，动态适应界面变化，并在遭遇异常时进行自适应决策，而非像传统 RPA 那样只能执行预定义的错误恢复逻辑。结合 Amazon Bedrock 基础模型的推理能力，智能体能够处理文档缺失、业务逻辑仅存于机构知识中等复杂情况。

合规与审计能力是该方案面向受监管行业的核心竞争力之一。系统通过 AWS IAM 实现细粒度权限管控，并生成不可篡改的操作日志，记录每次变更的发起人身份、操作内容、时间戳及审批状态，满足 GDPR、HIPAA 以及金融监管对六年记录留存和 90 天即时可访问性的要求。这意味着 AI 数字工作者能够提供不低于人类操作员的审计透明度，同时保留人工监督节点以支持关键决策的人机协作。

AWS 已在 GitHub 上开源该方案的完整参考实现，包含基于 Terraform 的企业级部署蓝图，涵盖架构设计、关键设计决策说明及端到端配置指南。对于仍在运行大量遗留系统的企业而言，这一方案提供了一条无需重写核心系统即可实现数字化转型的可行路径，将高成本的人工数据录入工作流转化为可弹性扩展、合规可审计的 AI 自动化流程。

要点

• Amazon Bedrock AgentCore 浏览器工具通过托管 Chromium 实例和 CDP 协议，使 AI 智能体能够操控任意仅暴露 HTML 界面的遗留 Web 应用，无需目标系统提供 API。
• 与传统 RPA 相比，该方案具备动态适应界面变化、处理异常情况和执行认知决策的能力，从根本上解决了规则型机器人的脆弱性问题。
• 每个浏览器会话在安全隔离环境中运行，结合 IAM 权限管控和不可篡改审计日志，满足 GDPR、HIPAA 等受监管行业的合规要求。
• Strands Agents 提供模型驱动编排层，支持从单步骤自动化扩展至复杂多智能体工作流，并保留人工监督节点。
• 完整参考实现已在 GitHub 开源，含 Terraform 部署蓝图，企业可直接基于此构建生产级 AI 数字工作者。