AWS 用多智能体框架将云迁移 IaC 周期从数周压缩到分钟级

AWS Professional Services 在 Amazon Bedrock AgentCore 上构建了一套面向企业级云迁移的多智能体框架，将原本需要数周的基础设施即代码（IaC）编写工作压缩到分钟级。该框架基于内部项目跟踪数据，覆盖 300+ 应用规模的迁移场景。

迁移项目面临的三大瓶颈

大型企业数据中心退出类迁移项目普遍存在三类瓶颈：

• 人工盘点开销大：每个应用的发现与调研平均耗时数周，300+ 应用的体量足以拖垮既定财年截止日期。
• 基础设施代码重复开发：工程师为每个应用从零编写 IaC，单个应用需 3–4 周，整体规模折算成年级别的工程量。
• 迁移后运维被动响应：缺乏主动监控与自动修复，性能降级只能事后救火，运维负担持续累积。

框架架构概览

该框架采用多智能体编排思路，将不同职责拆给专用智能体协作完成，覆盖从本地发现到迁移后运维的全生命周期。整体架构分为两条主线：

迁移主线智能体：

• Intake Agent：自动化应用发现与目标架构定义，输出依赖映射。
• IaC Agent：按安全最佳实践生成 IaC 代码。
• Migration Intelligence and Governance Agent：跨 Jira、Confluence、Webex 提供组合级报表与 Well-Architected 评估。

运维主线智能体：

• SRE Agent：在迁移后提供主动监控与自动修复能力。

AWS 同时调用两类托管服务作为补充：

• AWS DMS：用于生成式 AI 辅助的 schema 转换与数据库自动切换。
• AWS Transform：用于遗留代码的应用级现代化改造。

组件连接方式

每个智能体都是一个 Strands agent，由基础模型、系统提示词与一组工具定义。运行层面，Amazon Bedrock AgentCore Runtime 以无服务器方式托管这些智能体，提供会话隔离与多智能体编排；Amazon Bedrock 基础模型负责文档解析、代码生成与多步推理。

工具调用通过 AgentCore Gateway 暴露，框架可将现有 API、Lambda 函数和既有服务转换为 MCP 兼容工具；身份认证由 AgentCore Identity 通过 IAM 角色与身份提供商完成。状态与共享上下文则保存在 AgentCore Memory 中——例如 Intake Agent 完成发现后，会将目标架构与依赖映射写入，IaC Agent 读取后再生成代码，由此串联起跨多个应用的迁移流水线。

适用前提与价值定位

该方案适用于需要大规模、有明确截止日期的云迁移项目，使用者需要拥有可访问 Amazon Bedrock AgentCore 与 Bedrock 基础模型的 AWS 账户，并熟悉 Strands Agents SDK 与 MCP 服务模式。AWS 将该框架定位为把重复性工作交由智能体执行、由人类保留决策权的工程实践，配套的安全控制贯穿迁移全流程。