AWS 于 10 月 14 日发布基于 Amazon Bedrock AgentCore 的文档处理参考方案，面向供应商发票、采购单、保险理赔和贷款申请等格式经常变化的资料。方案采用 Strands Agents 组织八个专用 Agent，让识别、指令生成、结构化抽取和校验各自承担明确职责，减少为每一种新版式手工维护模板的工作。
文档到达后，系统先用 Amazon Textract 提取文本，再识别类型和发送方，并通过 S3 Vectors 查找相似文档。没有匹配时，Agent 生成抽取指令，再按 schema 与业务规则验证结果；校验失败就修正指令并重试，成功后保存指令供后续使用。遇到已知格式时，系统直接复用已有指令，失败则由排障 Agent 修正数据，不立即改写模板知识。
这套实现还包含任务追踪、身份管理、工具接入和可观测性：DynamoDB 保存任务状态，AgentCore Gateway 将 Lambda 暴露为 MCP 工具，Aurora DSQL 保存校验规则，CloudWatch 提供运行遥测。官方给出了部署代码和前置要求。这是一套需要在客户 AWS 账号内配置和验证的技术方案，所谓学习主要指生成并复用抽取指令，不等于持续修改基础模型权重。