// AI 新闻 · 2026-11-04 · AWS Machine Learning Blog
基于EDB Postgres AI与Amazon Bedrock构建面向代理AI的语义层
AWS机器学习博客介绍如何在EDB Postgres AI中构建受控语义层，并通过Amazon Bedrock AgentCore中的Strands Agents代理进行查询。该语义层嵌入到Postgres数据库内部，利用标准COMMENT语句定义业务含义，外键关系自动形成连接路径，访问控制通过Postgres的GRANT和行级安全策略实现，由Model Context Protocol（MCP）端点统一管理。
原文发布 2026-11-04 00:41（北京时间）来源 AWS Machine Learning Blog自动整理 · 已核对原文
01摘要
具体实现中，AIDB扩展基于Postgres Schema构建语义知识库（SemKB），COMMENT ON语句与aidb.create_semantic_alias作为建模接口，外键自动推导为连接路径。外部代理通过MCP端点访问该层，经由应用负载均衡器和AgentCore网关路由至EDB Postgres AI实例。不同角色因权限差异获得不同查询结果，且所有请求流程均被记录并可追溯。
由开源模型根据原文自动整理，经数字/专名逐项核对（必须在原文中出现），以原文为准。
02要点
- 语义层嵌入Postgres数据库，业务含义通过COMMENT语句定义，连接路径由外键自动推导。
- 访问控制基于Postgres的GRANT和行级安全策略，不依赖额外提示或规则系统。
- Strands Agents代理通过MCP端点调用语义层，请求经AgentCore网关路由至EDB Postgres AI实例。
- AIDB记录每条SQL执行的OpenTelemetry追踪数据，存储于aidb_otel表中并可查询。
03原文出处
Build a semantic layer for agentic AI with EDB Postgres AI and Amazon Bedrock AgentCore
AWS Machine Learning Blog · 发布于 2026-11-04 00:41（北京时间） · 上方为原标题
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