O problema que o Web Search resolve
Agentes de Inteligência Artificial (IA) estão transformando a forma como organizações buscam e agem sobre informações. Porém, todos eles compartilham uma limitação estrutural: o conhecimento deles está congelado no momento do treinamento. Se você perguntar a um agente sobre a cotação atual de uma ação, o placar de um jogo de ontem ou o lançamento de uma biblioteca que aconteceu há uma hora, ele simplesmente não consegue responder com precisão.
Para endereçar exatamente essa lacuna, a AWS anunciou a disponibilidade geral do Amazon Bedrock AgentCore Web Search — uma capacidade de busca web totalmente gerenciada e compatível com o Protocolo de Contexto de Modelo (MCP, do inglês Model Context Protocol). Ela permite que agentes obtenham informações atualizadas da web sem qualquer sobrecarga de infraestrutura.
O recurso está disponível como um target ou conector gerenciado que se conecta ao seu AgentCore Gateway. Os agentes o descobrem com uma chamada padrão tools/list e o invocam como qualquer outra ferramenta MCP. Não há APIs de busca para provisionar, credenciais de saída para gerenciar nem lógica de parsing de resultados para manter.
Fonte
Introducing Web Search on Amazon Bedrock AgentCore (https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/introducing-web-search-on-amazon-bedrock-agentcore/)
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