我建了第一个 AWS 智能体工作流：最难的是让它别自作主张
来源：dev.to — 2026-09-03
📋 概述
作者通过 Udacity「Future AWS Agent Engineer」纳米学位项目，用 Amazon Bedrock AgentCore、AgentCore Gateway、AWS Lambda、DynamoDB 和 FAQ 构建了一个客服智能体，两天完成并以 0.83 的正确率首次通过。真正让她受益的是两次评估失败：智能体明明缺一条必需信息，却因理解了用户就擅自建了工单。由此她提炼出贯穿全文的核心洞见——理解一个请求，不等于拥有安全执行该动作所需的全部信息。文章从路由逻辑写在 system prompt、FAQ 是受控信息源、应对 prompt injection，到后端如何让智能体真的做成事变得可见，逐一展开一个新手踩坑与成长的真实记录。
🔑 核心要点
- 构建智能体不只是让模型能回答，还要明确它何时该行动、何时该追问、何时该停下把请求转交给真人
- 三类行为各有一套规则：BUG REPORT 需先收齐描述/复现步骤/环境三项信息才能建单；PLATFORM QUESTION 必须查 FAQ 而非凭通用知识作答；OTHER REQUEST 转人工支持
- 路由并非独立分类器，而是写进 system prompt 的逻辑；模型理解消息、prompt 定规则、Gateway 接动作、Lambda 执行、DynamoDB 存结果，FAQ 是唯一受控信息源
- 测试智能体不能只测「预期客户会发的」happy path——真实用户会漏信息、问无关内容、甚至尝试注入以改变行为，prompt 必须把边界说清楚
- 两次失败都是同一类教训：模型明白了用户在说什么，就把理解当成了足够行动的信息，而规则要求的是显式具备全部三项字段才能建单
- 模型只是应用的一部分——若工具失败就不能声称建单成功，FAQ 没答案就不能凭空造一个，各部件必须对齐
💡 金句
好的智能体不只是知道该做什么，还要知道它什么时候拥有足够的信息去做。
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