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Amazon Bedrock AgentCore Browser : actions au niveau du système d'exploitation

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Amazon a annoncé cette semaine l'ajout des OS Level Actions à AgentCore Browser, son environnement de navigation isolé et sécurisé disponible dans la plateforme Bedrock. Cette nouvelle capacité est accessible via l'API InvokeBrowser sans configuration supplémentaire pour les sessions existantes comme pour les nouvelles. Elle expose huit actions réparties en trois catégories : contrôle de la souris (clics, positionnement), saisie clavier (touches, raccourcis) et capture visuelle (screenshot plein écran en PNG encodé base64). Le principe de fonctionnement repose sur une boucle action-screenshot-réaction : l'agent exécute une action, capture l'état de l'écran, l'envoie à un modèle de vision pour décider de la prochaine étape, et recommence. Chaque appel API transporte une seule action identifiée par son type et ses arguments, et renvoie un statut SUCCESS ou FAILED lié à la session via l'en-tête x-amzn-browser-session-id.

Ce lancement répond à une limite structurelle des outils d'automatisation web actuels. Playwright et le Chrome DevTools Protocol (CDP) opèrent exclusivement dans la couche DOM du navigateur : ils ne voient pas, et ne peuvent donc pas interagir avec, tout ce que le système d'exploitation génère en dehors de cette couche. Les boîtes de dialogue natives comme les demandes d'impression (window.print()), les invites de sécurité Windows ou macOS, les sélecteurs de certificats ou encore les menus contextuels sont totalement invisibles pour CDP. Pour les agents dotés de vision, ce blocage était particulièrement frustrant : le modèle pouvait observer précisément ce qu'il fallait faire sur le screenshot, mais n'avait aucun mécanisme pour agir. Les OS Level Actions comblent exactement ce vide en donnant à l'agent un contrôle direct au niveau du bureau complet, pas seulement du contenu web.

Cette annonce s'inscrit dans la montée en puissance des agents d'automatisation web déployés en production, où les workflows réels font surface à des états applicatifs imprévisibles que les tests ne reproduisent pas. La couche DOM est suffisante dans la majorité des scénarios, mais les cas limites, configuration OS spécifique, permissions utilisateur, applications hybrides web-natif, se produisent régulièrement à l'échelle. Amazon positionne AgentCore Browser comme une infrastructure complète pour les agents autonomes, capable de gérer aussi bien le web standard que les interfaces natives du système. L'intégration dans Bedrock suggère que cette fonctionnalité sera prochainement exploitée par des agents construits avec d'autres services de la plateforme, notamment les modèles Claude d'Anthropic disponibles via Bedrock, qui disposent déjà de capacités d'utilisation d'outils et de vision avancées.

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Amazon a lancé AgentCore Evaluations, un service entièrement géré intégré à Amazon Bedrock, conçu pour mesurer la performance des agents d'IA tout au long de leur cycle de développement. Le problème que ce service cherche à résoudre est bien documenté dans l'industrie : un agent fonctionne parfaitement en démo, convainc les parties prenantes lors des tests, puis échoue en production face à de vrais utilisateurs. Les symptômes sont prévisibles — mauvais appels d'outils, réponses incohérentes, comportements imprévus — mais leur détection systématique exige une infrastructure que la plupart des équipes n'ont pas. AgentCore Evaluations propose un cycle continu : construction de cas de tests, exécution sur l'agent, notation automatisée, analyse des échecs et amélioration itérative. Chaque échec devient automatiquement un nouveau cas de test, ce qui permet de fermer progressivement l'écart entre le comportement attendu et le comportement réel. L'enjeu est structurel : les grands modèles de langage sont non-déterministes. Une même requête peut produire des sélections d'outils différentes, des raisonnements distincts et des réponses variées d'un run à l'autre. Un seul passage de test ne dit pas ce qui se passe habituellement — il dit seulement ce qui peut arriver. Pour obtenir une image fiable du comportement d'un agent, il faut répéter chaque scénario plusieurs fois et agréger les résultats. Sans cela, chaque modification de prompt devient un pari : les équipes ignorent si leurs changements améliorent ou dégradent les performances, et brûlent des crédits API sans visibilité réelle. AgentCore Evaluations adresse précisément cette incertitude en fournissant des métriques de qualité sur plusieurs dimensions — exactitude des sélections d'outils, validité des paramètres, précision des réponses finales — pour le développement comme pour la production. Ce lancement s'inscrit dans une tendance plus large : la maturité des agents d'IA dépasse désormais la phase d'expérimentation et entre dans celle de l'ingénierie de fiabilité. Construire l'infrastructure d'évaluation en interne — curation de datasets, hébergement de modèles de scoring, gestion des limites de débit, pipelines de transformation des traces, tableaux de bord — représente un coût fixe considérable que les équipes multiplient pour chaque agent déployé. Amazon positionne AgentCore Evaluations comme la réponse cloud à ce problème, en absorbant cette complexité dans un service managé. La concurrence est vive : des outils comme LangSmith, Braintrust ou PromptFoo couvrent des besoins similaires, mais l'intégration native dans l'écosystème Bedrock donne à AWS un avantage naturel pour les entreprises déjà engagées sur sa plateforme. La prochaine étape logique sera de voir si le service s'étend aux agents multi-modaux et aux architectures multi-agents, deux domaines où l'évaluation reste un problème ouvert.

UELes équipes européennes développant des agents IA sur Amazon Bedrock peuvent adopter ce service managé pour remplacer une infrastructure d'évaluation coûteuse à construire en interne.

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Amazon Bedrock AgentCore permet d'intégrer un agent IA de navigation en direct dans une application React

Amazon a lancé le composant BrowserLiveView dans son SDK TypeScript Bedrock AgentCore, permettant aux développeurs d'intégrer un flux vidéo en temps réel d'une session de navigation autonome directement dans leurs applications React. Concrètement, trois lignes de JSX suffisent pour embarquer ce flux live : le composant reçoit une URL présignée SigV4 générée côté serveur, établit une connexion WebSocket persistante, et diffuse la session du navigateur distant via le protocole Amazon DCV. L'architecture repose sur trois couches : le navigateur React de l'utilisateur qui affiche le flux, un serveur applicatif qui orchestre les sessions via l'API Bedrock AgentCore, et l'infrastructure AWS Cloud qui héberge les sessions navigateur isolées. Les sessions peuvent également être enregistrées sur Amazon S3 pour un visionnage différé depuis la console AWS. Cette visibilité en temps réel répond à un problème concret de confiance dans les agents IA autonomes. Lorsqu'un agent navigue sur le web, remplit des formulaires ou traite des données sensibles au nom d'un utilisateur, celui-ci n'a jusqu'ici aucune fenêtre sur ces actions. Avec BrowserLiveView, l'utilisateur suit chaque navigation, chaque soumission de formulaire et chaque interaction au moment où elle se produit, ce qui est nettement plus rassurant que recevoir une simple confirmation textuelle après coup. Pour les workflows supervisés, notamment dans les secteurs régulés comme la finance ou la santé, un superviseur peut observer l'agent en direct et intervenir sans quitter l'application. L'outil répond aussi aux exigences d'audit : la preuve visuelle des actions de l'agent constitue une traçabilité exploitable pour la conformité réglementaire et le débogage. Amazon Bedrock AgentCore s'inscrit dans la stratégie plus large d'AWS pour industrialiser les agents IA fiables en entreprise. La question de la transparence des agents autonomes est devenue centrale alors que les grandes organisations cherchent à déléguer des tâches complexes à des systèmes IA tout en conservant un contrôle humain. Plusieurs acteurs, dont Google avec ses agents Gemini et Microsoft avec Copilot Studio, développent des approches similaires de supervision d'agents web. AWS positionne ici son offre sur la simplicité d'intégration et la sécurité native, avec une authentification déléguée sans infrastructure streaming à maintenir côté développeur. La prochaine étape logique sera l'extension de cette visibilité à d'autres types d'agents au-delà de la navigation web, et probablement des mécanismes d'intervention manuelle directement depuis le flux live pour renforcer encore le contrôle humain dans la boucle.

UELes entreprises françaises et européennes utilisant AWS Bedrock pour des agents autonomes dans des secteurs régulés (finance, santé) disposent d'un mécanisme de traçabilité visuelle directement exploitable pour répondre aux exigences d'audit et de conformité imposées par le droit européen.

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Amazon Bedrock AgentCore permet désormais d'intégrer des agents IA directement dans Slack, éliminant le besoin de basculer entre applications tout en gérant la mémoire conversationnelle, la sécurité et les délais de réponse. La solution repose sur AWS CDK avec trois fonctions Lambda, Amazon API Gateway, SQS et Secrets Manager, tandis que l'agent est conteneurisé et hébergé dans l'AgentCore Runtime via le SDK Strands Agents. L'architecture utilise le protocole MCP (Model Context Protocol) pour l'exécution des outils, et bien que l'exemple soit un agent météo, la couche d'intégration est entièrement réutilisable pour tout cas d'usage métier.

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Amazon a dévoilé une solution clé en main pour construire un agent FinOps basé sur Amazon Bedrock AgentCore, permettant aux équipes financières de gérer les coûts AWS à travers plusieurs comptes via une interface conversationnelle unique. L'architecture repose sur Claude Sonnet 4.5 d'Anthropic, le Strands Agent SDK et le protocole MCP (Model Context Protocol), déployée via AWS CDK. L'agent consolide les données de trois services AWS — Cost Explorer, Budgets et Compute Optimizer — et propose plus de 20 outils spécialisés couvrant l'intégralité du spectre de la gestion des coûts cloud. La mémoire conversationnelle conserve jusqu'à 30 jours de contexte, permettant des questions de suivi sans répéter les informations préalables. Concrètement, cette solution élimine la nécessité pour les équipes finance et DevOps de naviguer manuellement entre plusieurs consoles AWS pour obtenir une vue consolidée des dépenses. Un responsable peut simplement demander "Quels sont mes principaux postes de dépenses ce mois-ci ?" et obtenir une réponse immédiate, sans requêtes SQL ni exports manuels. L'authentification repose sur Amazon Cognito (gestion des utilisateurs et flux OAuth 2.0 machine-à-machine), tandis qu'AWS Amplify héberge l'interface web. L'accès en langage naturel démocratise la visibilité sur les coûts cloud à l'ensemble de l'organisation, y compris aux profils non techniques — un enjeu majeur dans les entreprises où la facture AWS est souvent opaque pour les décideurs métier. Le FinOps — la pratique de gouvernance financière du cloud — est devenu un domaine à part entière alors que les dépenses cloud des entreprises ont explosé ces cinq dernières années, rendant le suivi des coûts multi-comptes complexe et chronophage. Amazon Bedrock AgentCore, lancé récemment par AWS, est la réponse d'Amazon à la vague d'agents IA d'entreprise : une plateforme d'exécution managée pour déployer des agents LLM avec mémoire, outils et identité gérés nativement. Cette solution illustre parfaitement la stratégie d'AWS de transformer ses propres services (Cost Explorer, Compute Optimizer) en sources de données accessibles via des agents IA, réduisant la friction d'adoption. La concurrence s'intensifie sur ce segment : Microsoft Copilot pour Azure Cost Management et Google Cloud Carbon Footprint poursuivent des ambitions similaires. La prochaine étape logique sera l'automatisation des recommandations d'optimisation, passant d'un agent qui répond à des questions à un agent qui agit directement sur l'infrastructure pour réduire les coûts.

UELes entreprises françaises et européennes utilisant AWS peuvent simplifier leur gestion de coûts cloud multi-comptes via cet agent, sans impact réglementaire ou institutionnel spécifique.

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