📢 转载信息
原文作者：Sangeetha Bharath, Seemal Zaman, Ankit Pathak, Daniela Vargas, Hardik Thakkar, Isaac Privitera, and Ritambhara Chatterjee
本文由 Visa 的 Sangeetha Bharath 和 Seemal Zaman 共同撰写。
在各个行业中，代理式AI正在通过将数字体验从手动、用户驱动的交互转变为自主、结果驱动的工作流程，重新定义工作方式。与传统AI系统仅仅回答问题或提供建议不同，代理式AI引入了智能代理，它们能够推理、行动、与其他代理协作，并代表用户完成多步骤任务。这一转变已经在旅行、医疗保健、银行、物流和客户服务等领域产生了影响，因为代理可以进行研究、规划、优化和执行端到端流程，而人类干预最少。
随着代理式商务开始改变消费者和企业发起、授权和完成交易的方式，支付行业也正进入重大的变革。不再需要在多个应用程序和网站之间进行手动操作，自主代理可以在后台协调发现、决策和安全支付。这种变化类似于21世纪初电子商务的兴起，当时数字结账重塑了客户期望。如今，代理式商务正以此为基础，使支付更加无缝、情境化和智能。为此，开发人员需要支持，以便安全、大规模地构建代理。直到最近，即使是先进的AI代理也只能协助规划、比较选项和准备购物车，但要完成购买，消费者仍然需要拿出信用卡或借记卡并自己完成结账过程。如果没有可信赖、标准化和合规的支付网络集成，代理无法可靠或安全地端到端地发起交易。
为支持这一转变，Amazon Web Services (AWS) 和 Visa 联手帮助为消费者和企业对企业（B2B）企业服务的企业构建面向新代理式商务的世界。2025年4月，Visa 为开发者（甚至是非开发者）推出了 Visa 智能商务，以便他们的代理式支付应用程序可以直接连接到 Visa 的支付网络，并通过简单的自然语言命令触发交易。这项计划和产品还为构建网络无关的代理式商务流程提供了支持，并使用 Visa 的可信代理协议（Trusted Agent Protocol）实现了代理与商家之间的安全通信。
作为与 AWS 合作的一部分，Visa 计划使用 Amazon Bedrock AgentCore 来托管模型上下文协议（MCP）工具，以便合作伙伴可以在该平台上构建端到端的、网络无关的代理式工作流。
目标很简单：为构建下一代智能商务解决方案提供一个安全、可扩展的基础。
推出 Visa 智能商务 on AWS
Visa 智能商务使企业和开发人员能够构建下一代代理式支付体验。在AWS Marketplace上，开发人员可以了解 Visa 的一系列关键代理式商务工具，包括身份验证、代理式令牌化和用户意图捕获，这些工具旨在实现自主、安全和情境化的支付流程。Visa 和 AWS 通过 Amazon Bedrock AgentCore 示例仓库提供的蓝图专为与 Visa 的 MCP 服务器和代理式 API 集成而设计，支持安全、令牌化的交易，并即将增加对多网络代理式商务流程的支持。通过这项举措，Visa 和 AWS 使将支付集成到代理式工作流中变得更加容易和便捷。
Amazon Bedrock AgentCore 如何为这些解决方案提供支持
在深入探讨具体用例之前，了解 Amazon Bedrock AgentCore 在实现这些代理式商务体验中的基础架构作用非常重要。Bedrock AgentCore 不仅仅是另一个组件——它是使生产级多代理系统成为可能的安全、可扩展的骨干。
Amazon Bedrock AgentCore 带来的价值：
- 此解决方案的核心是Amazon Bedrock AgentCore Runtime，一个专为 AI 代理和 MCP 服务器构建的安全、无服务器托管环境。每个代理都在隔离的微虚拟机 (VM) 沙箱中运行，因此旅行行程、支付凭证和个人身份信息 (PII) 等敏感数据在整个工作流程中都受到保护。Bedrock AgentCore Runtime 会自动扩展以处理数千个并发用户，无需手动容量规划，可以轻松应对假日高峰流量和淡季查询。与典型的请求-响应 API 不同，它支持长时间会话和大上下文负载，使代理能够在多日行程规划或复杂比较购物会话中保持上下文。
- Amazon Bedrock AgentCore Identity 为 Bedrock AgentCore Runtime 提供支持，提供入站身份验证（在此解决方案中使用AWS Amplify）用于用户登录，以及出站身份验证，以便安全地访问在线旅行社 (OTA) 或零售 MCP 服务器等终端节点，以及 Visa 智能商务 MCP，以在不暴露敏感信息的情况下安全地传递用户的身份、同意状态和授权的支付凭证。
- 通过Amazon Bedrock AgentCore Gateway，代理可以获得受控、可审计的工具和 MCP 服务器访问权限，用于航班和酒店搜索、产品搜索以及 Visa 智能商务 MCP，用于支付、同意和卡生命周期操作。Amazon Bedrock AgentCore Gateway 处理代理工具请求，并启用工具调用，以满足受监管支付流程所需的受信任访问控制。
- Amazon Bedrock AgentCore Memory 在扩展的多步骤旅程（如旅行规划、产品研究和结账）中维护长期上下文。这使得代理能够更有效地推理并记住复杂数据——例如多城市行程、酒店套餐、天气洞察或商家优惠——而不会影响性能。目前的实现使用 Bedrock AgentCore 短期内存来维护对话上下文和会话状态，同时还支持跨代理进行安全、受控的上下文共享。未来的更新将纳入长期记忆功能，用于提取用户偏好和生成会话摘要。
- 为满足监管和合规要求，Amazon Bedrock AgentCore Observability（基于 OpenTelemetry (OTEL) 构建）通过捕获每个代理操作的完整、可审计记录，为代理操作的整个工作流程提供完全透明度，包括推理跟踪、单个跨度、工具调用、MCP 服务器调用、身份验证流程和延迟指标。用户可以在 Amazon CloudWatch 生成式 AI 可观察性仪表板中查看这些操作。
可重用的主管架构
在这些示例中展示的一个关键架构优势是可重用的主管模式。这种模式使用代理作为工具，其中子代理作为主管可以调用的工具暴露出来。旅行预订和购物助手解决方案都共享相同的主管代理设计，该设计充当协调用户交互的中央编排器。共享的主管的工作方式如下：
- 根据用户意图将请求路由到适当的专业代理
- 通过Strands AgentCore Memory Session Manager使用 Amazon Bedrock AgentCore Memory 维护对话上下文，跨会话保留状态
- 格式化并向用户呈现来自子代理的响应
- 处理具有完全上下文感知的多轮对话
这意味着您可以有效地为旅行和购物用例（或任何其他代理式商务场景）部署相同的主管基础设施，只需更换专业的子代理（并进行所需的系统提示更新）。主管的编排逻辑、内存管理和对话处理保持一致。这很重要，因为这种模块化方法减少了开发开销。开发人员不必为每个用例构建单独的编排系统，而是可以：
- 跨多个域重用主管代理
- 添加新的专业代理（如保险、租车或杂货），而无需修改核心编排
- 在不同商务场景中保持一致的用户体验模式
- 为其部署使用相同的 Amazon Bedrock AgentCore 基础设施（如 Runtime、Memory、Identity、Gateway 或 Observability）
本文包含两个使用 Visa 智能商务的多代理示例：
- 旅行预订代理
- 购物助手代理
第 1 部分：利用 Amazon Bedrock AgentCore 和 Visa 重塑旅行预订体验
旅行者面临着一个支离破碎的旅行规划体验，他们需要在航空公司网站、OTA、酒店平台、忠诚度门户、评论渠道和支付屏幕之间跳转，以规划一次旅行。价格瞬息万变，忠诚度计划条款复杂，个性化不一致，即使经过数小时的研究，也无法保证他们找到了最佳选择或最大化了卡福利的价值。
为解决这些挑战，我们使用 Amazon Bedrock AgentCore、Strands Agents 和 Visa 智能商务开发了一个旅行预订多代理系统，该系统可以代表用户规划、优化和预订端到端旅行体验，同时具备治理和安全性。它将发现、个性化和安全支付整合到一个由自然语言驱动的单一、无缝的工作流程中。
Amazon Bedrock AgentCore 为编排多代理系统提供了安全、无服务器的运行时环境，专为具有长期会话、大上下文负载和受管工具访问而设计。其内置的隔离性、身份、可观察性和 MCP 集成使其非常适合在生产规模下处理敏感的旅行和支付交互。
通过 Visa 智能商务，用户可以批准或确认其意图，允许构建行程的同一多代理系统授权预订并执行支付，从而创造出远超传统旅行研究代理的无缝且高度个性化的旅行商务体验。
旅行代理蓝图由三个专业代理组成，共同提供全面的旅行规划：
- 主管 (Supervisor) – 协调交互的主要代理编排器
- 旅行助手 (Travel assistant) – 处理旅行规划、预订和目的地信息
- 购物车管理器 (Cart manager) – 管理购物车、支付和购买流程
主管充当整个体验的中央编排器。它编排对话，将任务委托给专业代理，并管理用户的行程。主管代理运行在 Amazon Bedrock AgentCore Runtime 上，使用 AgentCore Memory 跨会话维护对话上下文，使其即使在扩展的规划会话中也能记住用户偏好、进行中的行程和先前的决策。核心功能包括：
- 将用户请求路由到适当的专业代理
- 使用 AgentCore Memory 维护跨会话的对话上下文和记忆
- 格式化并向用户呈现来自子代理的响应
- 处理具有上下文感知的多轮对话
- 支持多种项目类型，如航班、酒店、活动、餐厅和交通工具
旅行助手专门处理与旅行相关的查询，包括目的地研究、天气信息、航班和酒店搜索，以及使用 Amazon Bedrock AgentCore Gateway 访问 OTA MCP 工具的本地推荐。它比较优惠、组装行程、管理修改，并将行程组件——航空、酒店、活动——与用户偏好和限制保持一致。尽管这些 OTA 工具不是 MCP 服务器固有的，但我们可以使用 Amazon Bedrock AgentCore Runtime 来托管它们，并通过 AgentCore Gateway 将它们作为 MCP 兼容工具暴露给代理。
工具：
- 天气信息 –
get_weather(query) - 互联网搜索 –
search_tool(query) - 本地地点搜索 –
google_places_tool(query) - 航班搜索 –
get_flight_offers_tool(origin, destination, departure_date, adults, max_price, currency) - 酒店搜索 –
get_hotel_data_tool(city_code, ratings, amenities, max_price) - 日期更新 –
update_itinerary_date(user_id, identifier, item_type, new_date)
购物车管理器处理购物车操作、支付处理和购买流程。这是 Amazon Bedrock AgentCore 安全能力变得至关重要的地方。Bedrock AgentCore Identity 管理向 Visa 智能商务的安全交接，使用户身份、同意状态和令牌化凭证能够在支付授权过程中流动，而不会暴露敏感数据。Bedrock AgentCore Runtime 的隔离执行在受保护的沙箱中运行支付操作，而 Bedrock AgentCore Observability 则捕获完整的交易流程，以满足监管合规和审计要求。
下图说明了这种架构。
在进行支付之前，代理会请求人工确认，用户在此设置明确的参数并允许代理代表其进行消费。request_purchase_confirmation 工具首先捕获用户的明确授权，然后 confirm_purchase 工具在授权得到保障后完成交易。然后，代理使用 Visa 智能商务 API 来请求支付凭证、触发身份验证并安全地完成购买。这个“人在回路”（human-in-the-loop）的步骤意味着用户在受益于代理式自动化的同时保留了控制权。
工具：
- 购物车查看 –
get_cart(user_id) - 添加到购物车 –
add_to_cart(user_id, items) - 移除物品 –
remove_from_cart(user_id, identifiers, item_type) - 支付卡管理 –
onboard_card(user_id, card_number, expiration_date, cvv, card_type, is_primary), request_purchase_confirmation, confirm_purchase
与 Expedia Group 的 Rapid APIs 进一步集成
要扩展此示例架构，可以考虑集成 Expedia Group 的 Rapid APIs 以启用航班、住宿、租车和活动预订。这些 API 提供对全球旅行库存的实时访问，支持更丰富的行程和无缝的端到端预订体验。Rapid APIs 可以直接集成，也可以通过 MCP 服务器集成，根据您的架构和可扩展性需求提供灵活性和一致性。
要了解更多信息，请访问Expedia Group Rapid API 开发者中心。
第 2 部分：由 Amazon Bedrock AgentCore 和 Visa 驱动的代理式商务购物的未来
由于如此多的在线门户、购物应用程序、忠诚度计划和结账流程争夺注意力，购物者必须为购买单个商品而穿梭于复杂的迷宫。当您收到促销优惠时，产品链接会将您带到另一个网站，忠诚度积分隐藏在另一个门户中，而结账则需要在多个商家之间重新输入相同的卡详细信息。价格不断变化，库存每小时都在变化，即使在手动比较所有内容后，购物者仍然不确定他们是否获得了最优惠的价格、最快的交货时间或最大的奖励价值。
通过由 Amazon Bedrock AgentCore 驱动并与 Visa 智能商务集成的多代理购物助手，购物将变得无缝，工作从购物者转移到代理。用户无需在选项卡之间切换和比较价格，只需说“找到索尼 PlayStation 5 Pro 的最佳优惠，比较“黑色星期五”促销期间不同商家的价格，检查交货日期，并应用我的奖励。我的预算在 500 美元以下。”在幕后，一个协调的代理团队将在各个商家网站和门户上搜索产品，检查并比较包括促销在内的价格，审查交货时间并应用忠诚度福利。
通过集成 Visa 智能商务，购物助手可以验证用户身份，检索与特定请求相关联的令牌化凭证，并在用户无需导航任何结账页面的情况下执行购买。整个购物流程，从研究到比较到优化再到支付，都是自主发生的，用户通过自然语言指导流程，而不是手动点击。购物助手代理蓝图由三个专业代理组成，共同提供全面的购物规划：
- 主管 (Supervisor) – 协调交互的主要编排器
- 购物 (Shopping) – 处理产品搜索和推荐
- 购物车管理器 (Cart manager) – 管理购物车、支付和购买流程
正如开头所强调的，我们为旅行助手和购物助手解决方案都使用了可重用的主管代理架构。对于多代理购物助手用例，主管代理充当整个体验的中央编排器。它编排对话，将任务委托给专业代理，并管理用户的行程。主管代理运行在 Amazon Bedrock AgentCore Runtime 上，使用 Bedrock AgentCore Memory 跨会话维护对话上下文，使其即使在扩展的规划会话中也能记住用户偏好、进行中的行程和先前的决策。
核心功能包括：
- 将用户请求路由到适当的专业代理
- 使用 Bedrock AgentCore Memory 维护跨会话的对话上下文和记忆
- 格式化并向用户呈现来自子代理的响应
- 处理具有上下文感知的多轮对话
购物助手专门从事产品发现、推荐和打包清单生成。使用 Amazon Bedrock AgentCore Gateway，它连接到零售 MCP 服务器进行产品搜索，同时维护每次查询的审计跟踪。Bedrock AgentCore Memory 在整个购物旅程中保留购物上下文——记住预算限制、首选品牌和已考虑的物品。
工具：
- 产品搜索 –
single_productsearch(user_id, question) - 打包清单生成 –
generate_packinglist(user_id, question)
购物车管理器处理购物车操作、支付处理和购买流程。这是 Amazon Bedrock AgentCore 安全能力变得至关重要的地方。Bedrock AgentCore Identity 管理向 Visa 智能商务的安全交接，使用户身份、同意状态和令牌化凭证能够在支付授权过程中流动，而不会暴露敏感数据。Bedrock AgentCore Runtime 的隔离执行在受保护的沙箱中运行支付操作，而 Bedrock AgentCore Observability 则捕获交易流程和与 Amazon Bedrock AgentCore Runtime、Bedrock AgentCore Memory 和 Bedrock AgentCore Gateway 的交互，以满足监管合规和审计要求。
下图显示了这种架构。
在进行支付之前，代理会请求人工确认，用户在此设置明确的参数并允许代理代表其进行消费。然后，代理使用 Visa 智能商务 API 来请求支付凭证、触发身份验证并安全地完成购买。这个“人在回路”的步骤使用户在受益于代理式自动化的同时保留了控制权。
工具：
- 购物车查看 –
get_cart(user_id) - 添加到购物车 –
add_to_cart(user_id, items) - 移除物品 –
remove_from_cart(user_id, identifiers, item_type) - 支付卡管理 –
onboard_card(user_id, card_number, expiration_date, cvv, card_type, is_primary), request_purchase_confirmation, confirm_purchase
结论
AWS 与 Visa 的这次合作展示了代理式商务如何从根本上重塑商务体验，将传统上支离破碎、多步骤的过程转变为从发现到购买的无缝、智能且安全的旅程。这些能力代表了数字旅行和购物的未来：智能、安全、无缝连接，其中受信任的代理代表客户，在一个统一的流程中将旅行意图转化为已预订的体验。这些工作流程中的组件是模块化且可重用的，可用于代理式商务生态系统中的各种用例。欢迎加入讨论，开始使用 Amazon Bedrock AgentCore、Strands Agents 和 Visa 智能商务为您的客户构建这些安全、无缝的支付体验。以下是入门示例 GitHub 仓库：
关于作者
Sangeetha Bharath 是 Visa 的 AI 战略负责人，负责塑造跨开发者、企业和云部门的技术愿景。她专注于神经网络架构、大型语言模型 (LLM) 和人类反馈强化学习 (RLHF)——她运用这些专业知识来推动支付领域 AI 驱动的创新。Sangeetha 主导了 Visa 首个 MCP 服务器的开发，并倡导使 Visa 成为最佳支付和收款方式的开发者体验。她还推动了 AI 和金融科技交叉领域的战略增长举措和合作伙伴关系。
Seemal Zaman 是一位在构建和扩展金融科技产品方面拥有经验的产品负责人。她领导了从零到一的计划、复杂的集成和支付创新，目前专注于将代理式 AI 应用于 B2B 和消费者体验的转型。Seemal 目前在专注于 Visa 智能商务和可信代理协议的团队工作，在那里她推动代理式商务的创新。她在技术与商业的交汇处茁壮成长，将大胆的想法变为具有影响力的产品。
Isaac Privitera 是 AWS 生成式 AI 创新中心的主任数据科学家，他在该中心开发定制的基于代理式 AI 的解决方案，以解决客户的业务问题。他的主要重点是构建负责任的 AI 系统，使用 RAG、多代理系统和模型微调等技术。当不沉浸在 AI 世界中时，Isaac 可以在高尔夫球场上、观看足球比赛或与他忠诚的狗伙伴 Barry 一起徒步旅行。
Hardik Thakkar 是 Amazon Web Services (AWS) 全球金融服务 (GFS) 原型设计和云工程团队的高级安全原型设计 SA。他专注于 AWS 上的安全架构设计和基础，利用他的安全专业知识为金融服务客户提供服务。他的重点领域包括安全优先的设计模式、金融服务合规框架...... [内容被截断]
🚀 想要体验更好更全面的AI调用？
欢迎使用青云聚合API，约为官网价格的十分之一，支持300+全球最新模型，以及全球各种生图生视频模型，无需翻墙高速稳定，文档丰富，小白也可以简单操作。
评论区