面向 Amazon Bedrock 托管知识库工具的细粒度访问控制

事件经过

在传统应用中，应用代码负责确定当前登录的用户是谁，并以该用户的权限进行搜索。本文介绍如何通过 Amazon Bedrock AgentCore Gateway 将 Amazon Bedrock 托管知识库以 MCP 工具的形式开放给 AI 智能体（即能够执行多步骤任务、而不只是回答单个问题的 AI），同时保持按用户进行的访问控制。

请求拦截器会注入已验证的身份信息，AgentCore 中的 Policy 对其进行独立校验，资源级策略则限制对知识库的直接访问。越来越多的企业正在把 AI 智能体融入日常工作，一种常见模式是：智能体通过搜索内部文档来组织回答。

单个组织未来可能同时运行数百个智能体，每个智能体都连接着多个数据源和工具。以虚构公司 AnyCompany 为例，该公司开发了一款供全体员工共用的内部助手。

智能体会自行编写搜索查询，并持续检索内部文档，直到获得足够的信息。人工智能 越来越多的企业正在把 AI 智能体融入日常工作，一种常见模式是：智能体通过搜索内部文档来组织回答。

B 部门的员工向同一助手提出相同的问题。如果应用没有将搜索范围限定到每个用户，B 部门的业务计划就可能出现在 A 部门员工的回答中。

如果把部门换成客户公司，那么在多租户软件即服务（SaaS，即在线租用而非安装拥有的软件）架构中，多个客户共用同一助手和知识库时，也会出现同样的问题。通过这类智能体控制多租户数据的访问，比传统应用更加困难。