这项方案中的跨知识库路由是如何实现的？
智能体的推理模型负责跨知识库路由，根据问题主题选择对应的知识库工具；知识库内的子查询拆分、迭代检索和答案生成则由 Amazon Bedrock 托管知识库的 AgenticRetrieveStream API 完成。
Build observable enterprise agentic retrieval using Managed Amazon Bedrock Knowledge Base with AWS CloudFormation
（翻译）使用 Amazon Bedrock 托管知识库与 AWS CloudFormation 构建可观测的企业级智能体检索
资讯摘要
This post builds an enterprise agentic retrieval solution on the Amazon Bedrock Managed Knowledge Base and Amazon Bedrock AgentCore. An agent reasons, routes across multiple knowledge bases, and returns cited answers, with seven layers of observability and both on-demand and continuous evaluation, a
AI 摘要
本文介绍如何基于 Amazon Bedrock 托管知识库与 AgentCore 构建企业级智能体检索方案：智能体对问题进行推理、跨多个知识库路由、迭代检索并生成带引用的答案。方案通过 CloudFormation 一键部署，内置七个可观测性层，支持按需与持续评估，涵盖检索质量、令牌用量与评估分数等指标。
AI 问答
Managed Knowledge Base 与自建知识库的主要区别是什么？
托管知识库由 Amazon Bedrock 管理摄取、存储、索引和检索，默认使用服务管理模型处理嵌入和重排，无需自建向量数据库，并支持 AgenticRetrieveStream 和 AgentCore Gateway 集成。
方案中的七层可观测性覆盖哪些方面？
包括知识库原生指标、摄取状态、智能体检索质量、Gateway/MCP 指标、OTEL 跨度追踪、令牌用量和评估分数，从系统健康、检索效果到成本与答案质量提供端到端可见性。
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