AWS erweitert KI-Agenten, DevOps und Datenkontext

AWS Context und Amazon S3 Annotations bringen Kontext-Intelligenz in Datenbestände

KI-Agenten sind nur so intelligent wie der Kontext, auf den sie zugreifen können. Bislang war dieses Wissen oft über Data Lakes, Warehouses und informelle Kanäle verstreut. Abhilfe schaffen folgende Neuerungen:

• AWS Context (Coming Soon): Der neue Service erstellt automatisch einen umfassenden Wissensgraphen aus bestehenden Daten und ermöglicht eine agentische Suche. Datenverantwortliche können die erkannten Beziehungen über eine intuitive Konsole verwalten und mit Domänenwissen oder Nutzungsregeln anreichern. Der Service basiert auf derselben bewährten Wissensgraphen-Technologie wie Amazon Quick.
• Amazon S3 Annotations: Unternehmen können ab sofort strukturierte Metadaten im JSON-, XML- oder YAML-Format (bis zu 1 GB pro Objekt) direkt an S3-Objekte anhängen. Diese wandern automatisch in verwaltete Apache Iceberg-Tabellen (S3 Tables) und sind via Amazon Athena oder Amazon Redshift sowie für KI-Agenten mittels eines S3 Tables MCP-Servers in natürlicher Sprache abfragbar.

Amazon Bedrock AgentCore: Umfassende Steuerungs- und Optimierungsebene für KI-Agenten

Um KI-Agenten produktionsreif zu machen, führt AWS neue Funktionen für Amazon Bedrock AgentCore ein, die den Agenten breiteres Wissen und kontinuierliche Optimierung bereitstellen:

• Erweiterte Wissensebenen: Agenten erhalten nativen Zugriff auf das Unternehmenswissen (via Bedrock Managed Knowledge Base), optimierte Websuche (optimiert für agentisches Retrieval) sowie Bezahlinhalte (über AgentCore Payments für Agenten und WAF AI Traffic Monetization für Inhaltsanbieter).
• Kontinuierlicher Optimierungskreislauf: Neue Funktionen analysieren Ausführungsspuren in der Produktion, decken Fehler- und Absichtsmuster auf (Insights, Preview), generieren promptbasierte Optimierungsvorschläge (Recommendations, GA), validieren diese vorab (Batch Evaluation) und beweisen die Performance via A/B-Testing im Live-Traffic (GA).
• Skalierende Absicherung: Die Sicherheitsprüfungen und Leitplanken (Guardrail Integration) greifen direkt auf der Gateway-Ebene ausserhalb des Codes des Agenten, sodass dieser die Restriktionen weder einsehen noch umgehen kann.

Amazon Quick erhält autonome Agenten für den Arbeitsalltag

Das KI-Assistenzsystem Amazon Quick wird drastisch aufgewertet und agiert nun eigenständig im Hintergrund:

• Autonome Agenten: Nutzer können in wenigen Minuten per natürlicher Sprache Agenten erstellen, die Routineaufgaben (wie die Überwachung von Gesetzesänderungen oder das Nachfassen bei blockierten Deals) kontinuierlich ausführen, selbst wenn der Nutzer in Meetings oder offline ist. Die Autonomiegrade reichen von präzisen Schritt-für-Schritt-Vorgaben bis hin zu rein zielorientierter Eigenregie.
• Optimierter Activity Feed: Ein neuer, intelligenter Aktivitätsfeed hilft dabei, eingehende Informationen aus Systemen wie Slack, E-Mails oder Kalendern einzuordnen und Prioritäten zu setzen. Zudem stehen 16 neue App-Integrationen bereit.
• No-Code-App-Veröffentlichung: Plus-Nutzer können ab sofort ohne IT-Ticket oder Programmieraufwand direkt aus einer Quick-Konversation heraus voll funktionsfähige Web-Apps erstellen, veröffentlichen und teilen. Für Professional- und Enterprise-Nutzer steht die Funktion als Gated Preview bereit.

AWS DevOps Agent erweitert Fähigkeiten um autonomes Release-Management

Da KI-gestützte Entwicklungswerkzeuge die Code-Erstellung massiv beschleunigen, drohen manuelle Review- und Testprozesse zu einem kritischen Nadelöhr zu werden. Der AWS DevOps Agent agiert als digitaler Teamkollege und weitet seine bereits verfügbaren Fähigkeiten zur Post-Deployment-Inzidenzanalyse nun auf die Phase vor dem Produktions-Release aus:

• Release Readiness Review: Diese neue Funktion gleicht Code-Änderungen in isolierten Umgebungen automatisch mit vordefinierten Unternehmens- oder Best-Practice-Standards ab. Sie identifiziert Risiken wie veränderte Zugriffskontrollen, bevor der Code in die Produktion gelangt.
• Autonomous Release Testing: Der Agent generiert eigenständig dynamische, verhaltens- und änderungsspezifische Testpläne für Web- oder API-basierte Anwendungen und führt diese in produktionsnahen Umgebungen aus. Die Ergebnisse liefern eine klare, strukturierte Empfehlung (BLOCK, Proceed with Caution, Safe to Release), um Testern und Reviewern die Möglichkeit fundierter Entscheidungen in Echtzeit zu geben.

AWS Transform ermöglicht kontinuierliche, autonome Reduzierung technologischer Altlasten

Das unkontrollierte Anwachsen von technologischen Schulden – verschärft durch die schiere Menge an KI-generiertem Code – bindet in IT-Organisationen oft bis zu 30 Prozent des Budgets. Mit AWS Transform – Continuous Modernization stellt AWS eine neue Funktion in der Vorschau vor, die dieses Problem im grossen Stil automatisiert löst:

• Ganzheitliche Code-Bereinigung: Während bestehende Werkzeuge oft nur isolierte Schwachstellen flaggen, scannt AWS Transform Code-Repositories über Tausende von Repositories hinweg, priorisiert die Funde und erstellt direkt die passenden Pull Requests zur Behebung. Das Tool modernisiert Java-Versionen, tauscht veraltete Frameworks aus und aktualisiert AWS Lambda-Runtimes vor deren End-of-Life.
• Zwei Betriebsmodi für maximale Flexibilität: Im neuen Continuous Mode laufen die Überwachung, das Einspielen von Sicherheits-Patches und das Durchsetzen von Codierungsstandards vollautomatisch im Entwicklungsalltag. Für grosse, projektbasierte Modernisierungen – wie die Migration aus Rechenzentren oder das Upgrade von Major-Laufzeitversionen – steht weiterhin der bewährte Campaign Mode zur Verfügung.

AWS Continuum: IT-Sicherheit in Maschinengeschwindigkeit

Um mit der Flut an potenziellen, durch KI entdeckten Software-Schwachstellen Schritt zu halten, stellt AWS die Preview von AWS Continuum für Code-Vulnerabilities vor:

• Ganzheitliches Vulnerability-Management: Das modellagnostische Werkzeug deckt den vollständigen Lebenszyklus einer Schwachstelle ab – von der automatisierten Entdeckung über die Priorisierung und Validierung bis zur automatisierten Behebung.
• Erweiterte Erkennung und Bedrohungsanalyse: Es integriert bisherige Funktionen wie den AWS Security Agent für Penetrationstests und Code-Scanning. Neu als Vorschau verfügbar ist zudem Continuum Threat Modeling, das vollautomatisch aus Design-Dokumenten oder Quellcode Bedrohungsanalysen im standardisierten STRIDE-Format generiert.

Kiro für iOS: Mobiles Session-Management für Software-Engineering

Der KI-Code-Agent Kiro ist ab sofort im Rahmen einer geschlossenen Vorschau (Gated Preview) für Pro, Pro+ und Power-Kunden als native iOS-App verfügbar:

• Flexibles Session-Management: Entwickler können Kiro-Sitzungen direkt von ihrem Smartphone aus starten, überwachen, steuern und freigeben, ohne das Notebook aufklappen zu müssen.
• Nahtlose Echtzeit-Synchronisation: Die App unterstützt drei Modi (Chat, Spec und Autonomy) und synchronisiert sich vollständig und in Echtzeit mit den Cloud-Sitzungen der CLI-, Web- oder IDE-Umgebungen. Code-Diffs werden dabei übersichtlich als native, farblich hervorgehobene Karten dargestellt.