AWS代理将为你建议新航班，由代码决定最终预订。
内容提要
AWS发布Step Functions新模式，AI代理在航班改签中仅提供建议，由确定性代码验证后再更改预订或付款，确保安全。同日AWS通过Abnormal AI案例强调代理需代码执行环境进行计算与验证。该“代理提议、代码验证”模式也适用于金融等高风险流程。
延伸解读
代理提议、代码验证：安全边界如何划定
AWS Step Functions 新模式将 AI 代理的推理与执行分离：代理仅生成建议，确定性代码负责验证并执行预订变更或付款。这种设计确保代理无法直接操作关键系统，所有动作必须通过代码验证，从而在高风险场景中提供可审计的安全层。
从航班改签到金融：确定性验证的适用场景
文章指出，该模式不仅适用于航班改签，还可扩展到金融、监管等高风险工作流。当代理处理应付账款、采购或月末结算时，仅靠语义推理不足以保证安全，确定性验证层能在提议与执行之间增加可验证的检查，降低错误操作风险。
代码执行环境：代理推理的计算基础
AWS 通过 Abnormal AI 案例强调，代理需要代码执行环境来进行计算、数据处理和程序化验证。Amazon Bedrock AgentCore Code Interpreter 提供托管沙箱，结合 LLM 的语义推理与代码的计算能力，使代理能验证答案而非仅依赖推理，提升结果可靠性。
Q&A
AWS 新发布的 Step Functions 模式在航班改签中是如何工作的？
该模式让 Amazon Bedrock AgentCore 代理在航班中断后建议新行程和起草补偿消息，但任何预订更改或付款都必须经过 Step Functions 中的确定性步骤验证后才能执行。原则是“代理提议，确定性代码验证”。
为什么航班改签适合使用代理工作流？
因为代理可以帮助运营团队减轻繁琐的流程，如寻找替代路线、比较约束条件和协调后续步骤，例如在航班取消后手动为数百名乘客重新预订新行程。
AWS 的 Step Functions 模式与多代理协作有何不同？
在多代理协作中，监督代理负责编排子代理运行和工具调用；而 AWS 的模式将这些决策从代理层移到 Step Functions 工作流中，由确定性步骤包裹每个代理的非确定性行为，代理不能直接执行操作，只有验证通过后提议才会被应用。
Abnormal AI 案例中，AWS 如何支持代理的代码执行？
Abnormal AI 使用 Amazon Bedrock AgentCore Code Interpreter，这是一个完全托管、无服务器的运行时，让代理动态执行代码，以支持实时内联电子邮件威胁检测。AWS 认为 Code Interpreter 是代理进行计算推理的基础设施，结合 LLM 的推理能力与代码的计算、数据处理和验证能力。
这种“代理提议、代码验证”模式还能应用于哪些领域？
该模式也适用于其他高风险的金融和监管工作流，其中确定性代码应在代理提议和行动之间起到验证作用。
Perplexity 的 Portable Computer 与 AWS 的模式有何相似之处？
Perplexity 的 Portable Computer 是本地优先的 Computer 代理，运行在 Nvidia DGX Spark 工作站上，让确定性软件负责模型行动。它同样将概率推理与确定性执行分离，用推理提出下一步建议，用确定性软件决定是否执行，与 AWS 的模式理念相似。
