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AWS permite restringir a busca web de agentes a domínios aprovados e conteúdo recente

Resposta curta

A AWS adicionou filtros de domínio e data de publicação à ferramenta Web Search do Bedrock AgentCore. Builders de agentes agora podem restringir buscas a domínios aprovados e exigir conteúdo recente, reduzindo o risco de um agente de IA citar fontes desatualizadas, pouco confiáveis ou fora da marca ao responder perguntas de clientes ou internas.

O que isso significa na operação

Para uma empresa B2B de 10 a 200 pessoas rodando um agente de suporte ou vendas que busca resultados web ao vivo para responder clientes, isso fecha uma lacuna real: até agora, um agente baseado em busca aberta na web podia trazer um post de blog de três anos atrás ou a página de um concorrente com a mesma facilidade com que traria a documentação da própria empresa. Times construindo sobre o AgentCore agora podem travar a busca em uma lista branca (docs.suaempresa.com, sites de parceiros confiáveis, órgãos de padronização do setor) e exigir conteúdo publicado dentro de uma janela definida, o que importa para tudo que envolve preços, compliance ou especificações de produto que mudam com frequência. Isso também dá às equipes de operações e jurídico um controle concreto para apontar quando um cliente ou auditor pergunta como o agente decidiu o que citar, em vez de um inverificável 'ele buscou na web'.

A AWS adicionou filtragem por domínio e data de publicação à ferramenta Web Search dentro do Amazon Bedrock AgentCore, segundo o AWS Machine Learning Blog. O AgentCore é o runtime gerenciado da AWS para construir e executar agentes de IA, e sua ferramenta Web Search permite que esses agentes busquem informações ao vivo na internet, em vez de depender apenas dos dados de treinamento do modelo ou de uma base de conhecimento fixa.

Os novos filtros permitem que desenvolvedores restrinjam uma busca a uma lista específica de domínios e definam uma janela de recência, de modo que resultados fora da lista permitida ou mais antigos que o corte sejam excluídos antes mesmo de chegarem à etapa de raciocínio do agente. A AWS apresenta isso como uma forma de melhorar tanto a relevância quanto a confiança: um agente respondendo uma pergunta de suporte pode ser restrito à central de ajuda da própria empresa mais uma curta lista de sites de fornecedores verificados, e um agente de pesquisa pode ser instruído a ignorar qualquer coisa publicada antes de uma determinada data.

Trata-se de uma mudança pontual, mas prática. O embasamento de busca web aberta tem sido um dos problemas mais difíceis para times que implantam agentes de IA voltados a clientes ou de uso interno, porque o modelo não tem nenhuma forma inerente de julgar a qualidade ou a atualidade de uma fonte — ele vai citar de bom grado um post de fórum desatualizado com a mesma confiança que citaria uma fonte autoritativa. Os filtros de domínio e data empurram esse julgamento para um estágio anterior, para uma configuração que o builder controla diretamente, em vez de deixá-lo a cargo de instruções de prompt que o modelo pode ou não seguir.

Para equipes de operações, a mudança importa mais em três frentes: agentes de suporte ao cliente que precisam citar apenas documentação aprovada pela empresa, agentes de vendas ou pesquisa que precisam de preços ou informações competitivas atuais em vez de páginas antigas, e qualquer fluxo de trabalho com exigência de compliance de mostrar quais fontes um sistema de IA estava autorizado a usar. Restringir o conjunto de fontes também reduz a superfície de ataque para injeção de prompt via conteúdo web malicioso, já que menos domínios conhecidos ficam acessíveis.

O recurso é específico da ferramenta Web Search do AgentCore e não altera o comportamento de outros métodos de recuperação, como bancos de dados vetoriais ou bases de conhecimento internas. Times que já rodam agentes no AgentCore com busca web habilitada podem aplicar os filtros pela configuração da ferramenta; o post da AWS não especifica mudanças de preço atreladas à atualização, então o impacto de custo deve ser tratado como não confirmado até testes diretos.

Fonte: AWS Machine Learning Blog

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