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Amazon Bedrock Automated Reasoning 为 AI 生成内容提供基于形式逻辑的数学验证能力，用于判断模型输出是否符合预先定义的政策规则。

用途该能力面向需要确定性、可审计的策略合规校验场景。与概率式内容过滤不同，它通过形式逻辑和定理证明技术，判定 AI 输出是否满足显式策略要求，适用于医疗、金融、法律、保险、客服及行业特定监管等领域的合规检查。官方说明其验证准确率最高可达 99%，于 2025 年 12 月正式可用（GA）。

工作原理

策略定义：上传包含规则与要求的政策文档（PDF、Word、文本格式）。
规则提取：AWS 从自然语言政策中提取形式逻辑规则，无需使用 Cedar 或正式语言编写。
验证：对每一条 AI 响应按提取出的规则进行数学校验。
结果：Valid（符合策略）、Invalid（违反策略）或 No Data（信息不足）。

主要能力

数学验证：采用定理证明技术进行确定性校验。
自然语言策略：可直接上传已有政策文档，无需编写正式语言。
最高 99% 准确率：官方称为策略合规领域领先的验证准确率。
解释性反馈：当策略被违反时提供详细说明及修正建议。
多领域支持：医疗、金融、法律、保险、客服等。

集成方式

Bedrock Guardrails：可作为第 6 项防护策略加入。
AgentCore Policy：可与 Cedar 策略结合，用于智能体治理。
Knowledge Bases：可对 RAG 响应按领域策略进行校验。
多模型：支持任意基础模型（Claude、Nova、Titan、GPT、Gemini）。

适用场景

按 HIPAA、临床协议或治疗指南校验医疗响应。
确保金融建议符合监管要求（SEC、FINRA、Dodd-Frank）。
按司法辖区法规校验法律响应。
按保单条款校验保险理赔决策。
执行客服响应标准，确保符合行业特定监管要求。
需要确定性（而非概率性）策略执行，或需要面向监管合规的审计轨迹时。

不适用场景

通用内容安全（应使用内容过滤器）。
PII 检测（应使用敏感信息策略）。
RAG 幻觉检测（应使用上下文接地）。
实时流式响应（自动推理不支持）。
无策略约束的创意写作。
简单关键词过滤（应使用词过滤器）。

前置条件必需：具备 Bedrock 访问权限的 AWS 账户；策略文档（PDF、Word 或文本格式）；Bedrock 操作的 IAM 权限；用于存储策略的 S3 存储桶。建议：熟悉所在领域的政策；准备代表合规与违规的测试用例；与 CloudWatch 集成以进行监控；已配置 Guardrail 或智能体基础设施。

所需 IAM 权限（资料原文提供） { "Version": "2012-10-17", "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Action": [ "bedrock:CreateAutomatedReasoningPolicy", "bedrock:GetAutomatedReasoningPolicy", "bedrock:UpdateAutomatedReasoningPolicy", "bedrock:DeleteAutomatedReasoningPolicy", "bedrock:ListAutomatedReasoningPolicies", "bedrock:CreateGuardrail", "bedrock:UpdateGuardrail", "bedrock-runtime:ApplyGuardrail" ], "Resource": "" }, { "Effect": "Allow", "Action": [ "s3:GetObject", "s3:PutObject" ], "Resource": "arn:aws:s3:::your-policy-bucket/" } ] }

操作一：创建自动推理策略（约 5–15 分钟，自动化程度 90%）目的是从政策文档中提取形式规则。步骤包括：上传政策文档至 S3，创建自动推理策略，并轮询等待策略进入 ACTIVE 状态。示例代码（资料原文提供）使用 boto3 的 s3_client.put_object、bedrock_client.create_automated_reasoning_policy（参数含 name、description、policyDocument.s3Uri），并通过 get_automated_reasoning_policy 检查状态（CREATING、ACTIVE、FAILED）。

策略文档格式示例（资料原文提供）

医疗政策（HIPAA + 临床协议）：涵盖患者信息保护、临床决策支持、紧急协议、适用范围限制等规则。
金融合规（SEC 法规）：涵盖投资建议标准、适当性要求、禁止行为等。
保险保单校验：涵盖承保范围校验、理赔金额上限、所需文件、除外责任等。

操作二：创建测试用例（约 10–20 分钟，自动化程度 85%）目的是用测试场景验证自动推理策略。资料给出了医疗领域的测试用例示例，涵盖 HIPAA 违规、合规去标识化数据、临床协议违规、紧急协议违规、范围限制违规与合规通用信息等，并通过 create_automated_reasoning_test_case、get_automated_reasoning_test_case、validate_automated_reasoning_test_case 等接口创建与运行测试套件，统计通过率。

操作三：校验 AI 响应（每次校验小于 1 秒，自动化程度 100%）目的是对照自动推理策略检查模型输出。示例流程为创建临时 Guardrail（传入 automatedReasoningPolicyConfig.policyArn），调用 bedrock_runtime.apply_guardrail（source 为 OUTPUT），根据返回 action 判断是否触发防护；若触发，则从 assessments 中的 automatedReasoningChecks 获取 result、explanation、suggestion 与 violatedRules。返回结果对应 Valid、Invalid（含解释与建议）或 No Data。

限制与说明实时流式响应不受支持；通用内容安全、PII 检测、RAG 幻觉检测、无约束创意写作与简单关键词过滤均不适用。资料未提供具体收费与价格信息，暂未提供。

技能介绍