北京
多租户AI应用系统有一个麻烦：你不能只是把不同客户的数据丢进同一个池子里。一旦某个医院的管理员不小心看到了另一家诊所的患者记录，这事就不是技术故障那么简单了。Amazon Bedrock AgentCore的解决思路很直接——在共享基础设施上，让每个租户都觉得整栋楼只有自己一家在办公。
这套架构的核心是一个三层结构：服务层级、租户、最终用户。每一层都需要从四个维度做隔离——知识库里的文档权限、会话记忆的存储边界、模型访问的控制策略、以及成本归属的精确记账。有意思的地方在于，这套隔离机制用的全是AWS原生的能力，不需要你自己写一套权限中间件。
拿医疗场景来说，系统设计了两档服务。基础版面向小型诊所，任务很单纯：文档搜索和检索。这类工作用小规模、成本友好的模型就能搞定，所以选择了Mistral。高级版则对应大型医院的复杂需求，涉及多轮对话、跨文档推理这类更消耗算力的场景。两套方案跑在同一套架构上，但模型选择、响应质量、功能范围完全隔离。
成本追踪这件事在AI应用里比传统SaaS更棘手。每个API调用都在烧钱，而且不同模型的价格差距巨大。Bedrock AgentCore的方案是按租户粒度做成本归属，这意味着你能精确知道三号诊所这个月花了多少模型调用费，而不是月底看到一坨合并账单然后对着财务部门编故事。
构建多租户AI的坑在哪？三个：数据隔离失效、服务等级错配、成本失控。这套架构的价值不是它发明了什么新概念，而是把池模型在AI代理这个具体场景里跑通了。GitHub上已经放出了完整示例代码，如果你正在做SaaS平台或者企业内部的多部门AI服务，这套模式可以直接参考。
这篇文章是系列的第二部分，第一部分聊的是多租户代理应用的设计考量。两篇合在一起，基本覆盖了从架构决策到代码实现的完整路径。
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