AWS Bedrock AgentCore：有状态MCP客户端支持交互式AI工作流
为什么重要
Amazon为Bedrock AgentCore Runtime扩展了三项新的MCP能力——elicitation（向用户请求结构化输入）、sampling（向客户端请求LLM补全）和进度通知。有状态会话现在最长可持续8小时（运行于隔离的microvM中），并支持智能体与客户端之间的双向通信。
Amazon于4月9日扩展了Bedrock AgentCore Runtime的能力，为MCP（Model Context Protocol）引入了三项新的客户端特性。从无状态到有状态架构的转变使AI智能体与终端用户之间的全新交互式工作流成为可能。
有状态模式带来了什么
在新的有状态模式下，AgentCore为每个会话分配一个专用microvM，最长可持续8小时，并带有15分钟的空闲超时。此前，无状态服务器无法在请求之间维持上下文，也无法在执行过程中向用户请求额外信息。现在真正的双向对话成为可能——智能体可以暂停、向用户提问、获得答复并从中断处继续。
三项新能力
Elicitation允许服务器暂停执行并通过客户端向用户请求结构化输入。它支持表单模式（用户填写的字段）和URL模式（打开外部页面）。用户可以用三种操作回应：accept（接受）、decline（拒绝）或cancel（取消整个操作）。
Sampling允许服务器向客户端请求LLM补全——服务器将提示发送给客户端，客户端将其转发给连接的LLM，并返回结果。有趣的是：服务器可以表达对所用模型的偏好（例如”我需要一个强大的编码模型”），而无需自行直接访问这些模型。这清晰地划分了职责——模型授权和计费保留在客户端。
进度通知在长时间运行的操作期间使用fire-and-forget消息。客户端可以在服务器处理多步骤操作时渲染进度条、状态指示器或动画反馈。这解决了之前需要各种变通方法的UX问题。
实际上：这将MCP从”一次性调用工具”的领域带入”交互式智能体应用基础设施”的领域。与此前宣布的AWS Agent Registry结合，清晰勾勒出AWS面向企业AI智能体的规划。