מוצר חדש

תשלום לפי קריאה עבור סוכני AI: שילוב AgentCore payments ב-AWS

שירות AgentCore payments של אמזון מאפשר לסוכני AI לשלם על הסקת מודלים מעל פרוטוקול x402 עם בקרת תקציב בתשתית

4 דקות קריאה
EN
תשלום לפי קריאה עבור סוכני AI: שילוב AgentCore payments ב-AWS
מבוסס על כתבה שלAWS Machine Learning ↗תרגום וסיכום באמצעות מערכת חדשות בליווי AIאיך אנחנו עובדים

תקציר מנהלים

מה חשוב לדעת

  1. היכולת AgentCore payments ב-Amazon Bedrock הוכרזה בזמינות כללית (GA) ומאפשרת לסוכנים לשלם על שירותים לפי דרישה.

  2. Incarna שילבה את השירות כדי לאפשר לסוכנים לשלם לנתב BlockRun המשרת מעל 90 מודלים מיותר מ-15 ספקים מעל פרוטוקול x402.

  3. מגבלות ההוצאה נאכפות ברמת התשתית מחוץ למודל, כך שמניפולציה של הפרומפט אינה מאפשרת חריגה מהתקציב שהוגדר.

  4. האינטגרציה של Incarna נמשכה 3 ימים עם כ-200 שורות קוד, ובשלב הבטא עובדו מעל 1,000 תשלומים בטווח שבין 0.001 ל-0.05 דולר.

בפוסט שפרסם פיטר ג'יאנג מ-AWS, הוצג השימוש ביכולת AgentCore payments של Amazon Bedrock, המאפשרת לסוכני בינה מלאכותית לשלם ישירות לפי דרישה בעבור שירותים דוגמת הסקת מודלים. הפוסט מתאר כיצד חברת Incarna שילבה את השירות כדי לאפשר לסוכנים מטעמה לשלם לנתב ההסקה BlockRun בעבור כל קריאה בנפרד מעל פרוטוקול x402, כאשר מגבלות ההוצאה נאכפות ברמת התשתית ולא על ידי המודל עצמו.

האתגר: תשלום עבור הסקת מודל לפי קריאה בודדת

לפי מחברי הפוסט, כאשר סוכן בינה מלאכותית פועל, לעיתים קרובות עליו לרכוש משאבים כדי להשלים משימה: הסקת מודל, תגובת API, גישה לתוכן ברשת או קריאה לסוכן אחר. רכישות אלו הן תכופות ובעלות ערך נמוך, לעיתים שבריר סנט לכל פעולה, והן מתרחשות בתוך לולאת הריצה של הסוכן ללא אדם זמין שיאשר אותן.

רשתות כרטיסי אשראי לא נבנו עבור תשלומים של שברירי סנט. בפוסט מוסבר כי בניית תשתית תשלומים עצמאית מחייבת פתרון של מספר אתגרים מורכבים במקביל: קביעת המקום שבו מוחזק הכסף, אופן החתימה על כל תשלום, תמיכה בפרוטוקולי תשלום חדשים כמו x402, ומניעת מצב שבו סוכן אוטונומי חורג ממסגרת ההוצאות שהוגדרה לו.

היכולות שמספק שירות AgentCore payments

Amazon Bedrock AgentCore מוגדר בפוסט כפלטפורמה לבנייה, חיבור ואופטימיזציה של סוכנים בקנה מידה רחב, בכל framework או מודל. היכולת המנוהלת AgentCore payments מאפשרת למפתחים להוסיף תשלומים לסוכנים במספר שורות קוד. המערכת מטפלת בפרוטוקול התשלום, מתחברת לארנק, חותמת על העסקה ואוכפת מגבלות הוצאה, כך שמפתחים משתמשים בשירות מנוהל יחיד במקום להרכיב את החלקים בעצמם.

השירות כולל מספר מאפיינים מרכזיים:

  1. ארנקים מנוהלים: Incarna מקצה ארנק לכל סוכן באמצעות מחבר Coinbase CDP. הלקוח הוא הבעלים של הארנק ומעניק ל-Incarna הרשאה מואצלת לשימוש בו.
  2. טיפול מובנה בפרוטוקול: כאשר נקודת קצה בתשלום משיבה ב-HTTP 402 ("Payment Required"), הסוכן משתמש ב-AgentCore payments כדי לבצע את התשלום מעל x402, חותם על העסקה באמצעות הארנק שהוגדר ומחזיר הוכחה קריפטוגרפית למוכר. השירות פועל מול נקודות קצה תואמות x402, כולל נקודות קצה של הסקת Amazon Bedrock.
  3. ממשל הוצאות בשכבת התשתית: מגבלות ההוצאה נאכפות מחוץ למודל, כך שהסוכן אינו יכול לחרוג מהן גם אם הפרומפט שלו עובר מניפולציה.
  4. סליקה הניתנת לביקורת: התשלומים נסלקים במטבע יציב. Incarna משתמשת ב-USDC ברשת Base, וכל עסקה ניתנת לאימות על גבי הבלוקצ'יין.

דרישות מקדימות והגדרת הרכיבים

לפי הפוסט, צוותים יכולים להגדיר את הרכיבים באמצעות שיחה מונחית עם מיומנות AgentCore payments ב-Agent Toolkit עבור AWS (ב-Claude Code, ב-Kiro או ב-Codex), או ליצור כל רכיב באופן עצמאי באמצעות ה-CLI של AgentCore, ה-SDK של AgentCore או ה-AWS SDK.

התהליך מתחיל באחסון פרטי האימות של Coinbase CDP או Stripe Privy כספק פרטי תשלום, מה ששומר את הסודות ב-AWS Secrets Manager במקום בקוד היישום. לאחר מכן יוצרים Payment Manager ומחבר לתיאום התשלומים מול אותם פרטים, וקובעים מגבלת הוצאה כברירת מחדל. בשלב הבא נוצר מכשיר תשלום (payment instrument), שהוא הארנק המוטמע שממנו הסוכן משלם. משתמש הקצה מממן את הארנק ומעניק הרשאת חתימה באמצעות קישור הפניה (redirect URL), ובסביבת בדיקות ניתן לממן אותו ב-USDC של רשת בדיקות (testnet).

תהליך הרכישה והמכירה של הסקה בודדת

באינטגרציה המתוארת, BlockRun משמשת כמוכר. BlockRun היא נתב הסקה במודל תשלום לפי שימוש, המשרת יותר מ-90 מודלים מיותר מ-15 ספקים מעל x402, כאשר כל קריאה מתומחרת ונסלקת בנפרד.

הזרימה עבור הסקה בודדת כוללת מספר שלבים:

  • הסוכן זקוק לקריאת מודל ומתממשק מול BlockRun, המטפלת בבחירת הספק ובאספקה ללא צורך במנוי לכל ספק בנפרד.
  • BlockRun משיבה באתגר PaymentRequired ובמחיר עבור אותה קריאה ספציפית.
  • נפתחת סשן תשלום (payment session) ומתבצעת קריאה ל-ProcessPayment. המערכת בודקת את הצעת המחיר מול מגבלות ההוצאה שהוגדרו לאותו סשן וחותמת על ההרשאה מכתובת הארנק של הסוכן.
  • המוכר מאמת את חתימת התשלום.
  • BlockRun מספקת את ההסקה ורושמת את החיוב, בסכום קטן לכל קריאה.

השירות תומך בשני מנגנוני תשלום של x402: מנגנון exact, המשמש בדרך כלל כאשר המחיר ידוע מראש, ומנגנון upto, המתאים למשאבים בעלי תמחור דינמי שבהם הסוכן מאשר תקרת סכום וספק ההסקה סולק את השימוש בפועל עד לאותה תקרה.

בקרת תקציב ותוצאות האינטגרציה

הרכיב המאפשר שליטה בהוצאות הוא סשן התשלום, הקובע תקרה מקסימלית שהסוכן יכול להוציא. AgentCore payments אוכף תקרה זו ברמת התשתית, כך שקוד הסוכן והפרומפט שלו אינם יכולים לשנות אותה. לכל סשן יש גם זמן תפוגה, ו-Incarna הגדירה את הסשנים בהתאם לתקציב יומי.

Incarna העלתה את התהליך לסביבת ייצור ברשת Base. לפי נתוני הפוסט, צוות Incarna השלים את האינטגרציה המלאה בשלושה ימים (יום אחד לפיתוח ויומיים לבדיקות) עם כ-200 שורות קוד יישום, לעומת הערכה מקורית של חודשיים עד שלושה חודשים. לאורך שלב הבטא, סוכנים עיבדו מעל 1,000 תשלומים שנעו בין 0.001 דולר ל-0.05 דולר לקריאה, כאשר כל תשלום נסלק באופן פרטני על גבי הרשת.

ויקי פו, מייסדת BlockRun, ציינה כי הנתב בקוד פתוח של החברה מאפשר למפתחים שליטה במודלים לצד שיפורי ניתוב מונחי מבחני ביצועים (benchmark-driven), וכי AgentCore payments ו-x402 מספקים את בקרות ההוצאה הנחוצות. ג'סטין ג'ואו, מייסד Incarna, ציין כי השירות כיסה את כל הנדרש לתשלום ב-x402: ארנק בבעלות הלקוח, תהליך מימון וביטול, מגבלת הוצאה הנאכפת על ידי הפלטפורמה וחתימה התומכת בשתי גרסאות x402.

אודות BlockRun ו-Incarna

BlockRun משרתת הסקת מודלים מעל פרוטוקול x402 דרך נקודת קצה מדודה יחידה, וכל קריאה מתומחרת, מורשית, משולמת ונסלקת ברשת Base במטבע USDC ללא מנויים לכל ספק או קשרי חיוב. Incarna, שנבנתה על ידי SpreadX ופועלת ב-Base mainnet, מעניקה לסוכני בינה מלאכותית זהות עקבית הכוללת ארנק משלה, כתובת אימייל, חשבונות חברתיים והיסטוריית פעולות המשויכת לאותו מזהה, כך שהמשלם בעסקה הוא זהותו של הסוכן ולא מפתח פלטפורמה משותף (shared platform key). תכונת Amazon Bedrock AgentCore payments זמינה כעת באופן כללי (GA).

האם זה היה שימושי לעסק שלכם?

שאלות ותשובות

שאלות נפוצות

הכתבה הוכנה באמצעות מערכת בליווי בינה מלאכותית לתרגום, סיכום ובקרות איכות אוטומטיות מתוך פרסום מקורי של AWS Machine Learning. קראו על תהליך העריכה שלנו. קישור למקור המקורי.

קבלו עדכוני AI שימושיים למייל

תקציר ממוקד ממערכת החדשות שלנו.

עוד מ־AWS Machine Learning

כל הכתבות מ־AWS Machine Learning
Claude Haiku 5.5 זמין כעת ב-Amazon Bedrock וב-AWS
מוצר חדש
4 דקות
מ־AWS Machine Learning

Claude Haiku 5.5 זמין כעת ב-Amazon Bedrock וב-AWS

חברת AWS הודיעה על זמינות המודל Claude Haiku 5.5 ב-Amazon Bedrock וב-Claude Platform on AWS. לפי Anthropic, המודל הוא המהיר והיעיל ביותר במשפחת Claude 5.5, נבנה עבור תתי-סוכנים ומשימות בנפח גבוה, ועולה כ-75 אחוז פחות מ-Claude Haiku 4.5 במרבית המשימות. השירות ב-Bedrock שומר על תושבות נתונים אזורית ומשתלב עם מנגנוני IAM, CloudTrail, CloudWatch ו-Guardrails. המודל כולל בקרות מאמץ לכוונון עלות מול תבונה, ומיועד להשתלב לצד Claude Opus 5.5 שמבצע את התכנון והשיפוט המורכב. המודל זמין בפרופילי הסקה גלובליים ואזוריים וב-AWS GovCloud.

קרא עוד
בניית סוכן נסיעות קולי עם Bedrock AgentCore ו-Nova Sonic
מדריך
4 דקות
מ־AWS Machine Learning

בניית סוכן נסיעות קולי עם Bedrock AgentCore ו-Nova Sonic

בפוסט טכני של AWS הציגו מומחי החברה ארכיטקטורה לפריסת סוכן נסיעות קולי לחברות תעופה. הפתרון משלב את Amazon Bedrock AgentCore לניהול והרצת סוכנים, מודל הדיבור Amazon Nova 2.5 Sonic לקול בזמן אמת, ו-Amazon Bedrock Knowledge Bases למענה על שאלות מדיניות מתוך מסמכים. המערכת מקשרת בין הסוכן לשירותי ה-backend באמצעות פרוטוקול Model Context Protocol (MCP) ומאפשרת טיפול בהזמנות, החלפת מושבים והסלמה לנציג אנושי.

קרא עוד
ארכיטקטורת סוכני AI לניתוח חוזים עם Amazon Bedrock ו-Quick
ניתוח
4 דקות
מ־AWS Machine Learning

ארכיטקטורת סוכני AI לניתוח חוזים עם Amazon Bedrock ו-Quick

בפוסט שפורסם בבלוג של AWS הציגו מהנדסי החברה ארכיטקטורה לפלטפורמת ניתוח חוזים, המשלבת סוכני בינה מלאכותית מבוססי Amazon Bedrock AgentCore וכלי תשאול וניתוח ב-Amazon Quick. הפתרון מתמודד עם מגבלות כלי RAG בעת ביצוע חישובי אגרגציה על מאות מסמכים, באמצעות חילוץ שדות מפתח למסד נתונים מובנה ב-Amazon Aurora PostgreSQL. המערכת משתמשת בסוכן חילוץ מבוסס Claude Sonnet ובסוכן אימות מבוסס Claude Haiku, לצד Amazon Textract כגורם מכריע לזיהוי חתימות בעזרת ראייה ממוחשבת. הגישה מאפשרת לבצע הן שאילתות רוחביות והן איתור מקטעים מתוך מסמך יחיד בממשק מאוחד.

קרא עוד
כיצד HEMA בנתה שכבת ידע ארגונית עם Bedrock ו-MCP
ניתוח
4 דקות
מ־AWS Machine Learning

כיצד HEMA בנתה שכבת ידע ארגונית עם Bedrock ו-MCP

רשת הקמעונאות ההולנדית HEMA בנתה שכבת ידע פנימית המבוססת על Amazon Bedrock AgentCore ו-Model Context Protocol (MCP) במטרה לאחד מידע מבוזר ולמנוע מעבר ידני בין פורטלים ומערכות ויקי שונות. העוזר הפנימי HAL, שפותח תחילה ככלי עצמאי מבוסס Next.js ו-Strands, הורחב לשימוש ישיר מתוך כלי העבודה של המהנדסים (כגון Kiro ו-Claude) באמצעות שער Entra MCP ייעודי ופרוקסי אימות. המערכת משרתת כיום מפתחים, מנהלי מוצר ומנתחי מערכות, כאשר השלב הבא מתוכנן להרחיב את יכולות העוזר ממענה לשאלות לביצוע פעולות תפעוליות ישירות מתוך ממשקי השיחה.

קרא עוד

עוד כתבות שיעניינו אותך

לכל הכתבות
Claude Haiku 5.5 זמין כעת ב-Amazon Bedrock וב-AWS
מוצר חדש
4 דקות
מ־AWS Machine Learning

Claude Haiku 5.5 זמין כעת ב-Amazon Bedrock וב-AWS

חברת AWS הודיעה על זמינות המודל Claude Haiku 5.5 ב-Amazon Bedrock וב-Claude Platform on AWS. לפי Anthropic, המודל הוא המהיר והיעיל ביותר במשפחת Claude 5.5, נבנה עבור תתי-סוכנים ומשימות בנפח גבוה, ועולה כ-75 אחוז פחות מ-Claude Haiku 4.5 במרבית המשימות. השירות ב-Bedrock שומר על תושבות נתונים אזורית ומשתלב עם מנגנוני IAM, CloudTrail, CloudWatch ו-Guardrails. המודל כולל בקרות מאמץ לכוונון עלות מול תבונה, ומיועד להשתלב לצד Claude Opus 5.5 שמבצע את התכנון והשיפוט המורכב. המודל זמין בפרופילי הסקה גלובליים ואזוריים וב-AWS GovCloud.

קרא עוד
גוגל משיקה שרת MCP מרוחק עבור Google Cloud CLI בתצוגה מקדימה
מוצר חדש
4 דקות
מ־Google Cloud AI

גוגל משיקה שרת MCP מרוחק עבור Google Cloud CLI בתצוגה מקדימה

גוגל הכריזה על השקת שרת MCP מרוחק עבור Google Cloud CLI בגרסת Preview. השרת החדש מאפשר לסוכני AI גישה ישירה להרצת פקודות gcloud ו-bq (BigQuery) בסנדבוקס ביצוע מבודד ומאובטח על גבי תשתית הענן של גוגל, ללא צורך בהתקנה או בתחזוקה של סביבות ריצה מקומיות. השרת כולל מנגנוני אבטחה ארגוניים המבוססים על אימות IAM ו-OAuth 2.0, מניעת אישורים סביבתיים (zero ambient credentials), הגנה מפני הזרקת פרומפטים באמצעות Model Armor, ותיעוד פעילות ביומני ביקורת בענן. השרת חושף שני כלים מרכזיים, run_gcloud_command ו-run_bq_command, ומאפשר אוטומציה של ניהול תשתיות ושאילתות BigQuery ללא עלות נוספת על שרת ה-MCP עצמו.

קרא עוד
הכרזת n8n Agents: שילוב סוכני AI עצמאיים לצד תהליכי עבודה
מוצר חדש
4 דקות
מ־n8n

הכרזת n8n Agents: שילוב סוכני AI עצמאיים לצד תהליכי עבודה

פלטפורמת n8n הכריזה על השקת Agents (סוכנים), המאפשרים למשתמשים להגדיר מטרות בשפה חופשית ולהשאיר לסוכן לקבוע את שלבי הביצוע בעזרת מודלים, כלים ותהליכי עבודה קיימים. הסוכנים יכולים לפעול מתוך Slack, Telegram, Discord, לפי תזמון מוגדר או מתוך תהליכי עבודה באמצעות הצומת החדש Message an Agent. כל סוכן כולל ניהול זיכרון, הפעלות, כלים, מיומנויות ומנגנוני אישור אנושי לפעולות רגישות. התכונה זמינה כעת ב-Preview למשתמשי n8n Cloud ובהתקנה עצמאית.

קרא עוד
מודל Jev של TypeSafe AI: קבלת החלטות מהירה לאוטומציה ללא הזיות
מוצר חדש
4 דקות
מ־TechCrunch

מודל Jev של TypeSafe AI: קבלת החלטות מהירה לאוטומציה ללא הזיות

חברת TypeSafe AI, שהוקמה על ידי חוקר OpenAI לשעבר דיוגו אלמיידה, השיקה את Jev — מודל טרנספורמר חדש שאינו מפיק טקסט אלא הסתברויות והחלטות מכוילות. המודל מאפשר קבלת החלטות מהירה וזולה לאוטומציית תוכנה ללא סכנת הזיות, הודות להגדרת הפלטים מראש על ידי המשתמש ואימונו הבלעדי על נתונים סינתטיים. מפתחים מדווחים על שיפורי מהירות משמעותיים ועלויות נמוכות בהשוואה למודלי שפה מסורתיים.

קרא עוד