Exemple : déploiement d’un agent de prise en charge client

Vous prévoyez de déployer un agent de support client qui répond aux questions des utilisateurs par chat et email. L’agent gère les problèmes de commande, les vérifications de compte et les clarifications de politique. Il utilise une génération augmentée par récupération (RAG) pour consulter les politiques produits, et des outils compatibles avec le protocole MCP pour interroger le statut des commandes et mettre à jour les tickets. Chaque session d’agent implique un raisonnement complexe en plusieurs étapes : 1 appel RAG vers un magasin vectoriel, 2 appels d’outils MCP (exemple : OrderAPI, TicketAPI), 2 étapes de raisonnement LLM. Vous déployez l’agent sur le service d’exécution AgentCore pour bénéficier d’une isolation complète des sessions et de la flexibilité nécessaire pour passer à des milliers de sessions en quelques secondes.

En traitant 10 millions de demandes d’utilisateurs par mois, chaque session s’exécute pendant 60 secondes avec un temps d’attente d’E/S de 70 % (attente des réponses LLM et des appels d’API), et aucun autre processus d’arrière-plan n’est en cours d’exécution pendant les E/S. Chaque session d’agent utilise 1 vCPU en traitement actif. L’utilisation de la mémoire commence à 1 Go lors de l’initialisation, passe à 2 Go pendant le traitement RAG, puis culmine à 2,5 Go lors d’appels d’outils complexes pour le reste de la session. Vos coûts mensuels se répartissent comme suit :

Coût du processeur par session : 18 secondes (temps de traitement actif uniquement) × 1 vCPU × (0,0895 USD/3 600) = 0,0004475 USD
Coût de la mémoire par session : 10 secondes × 1 Go × (0,00945 USD/3 600) + 20 secondes × 2 Go × (0,00945 USD/3 600) + 30 secondes × 2,5 Go × (0,00945 USD/3 600) = 0,000026 USD + 0,000053 USD + 0,000197 USD = 0,000276 USD
Coût total par session : 0,0007235 USD

Total mensuel : 10 millions de sessions × 0,0007235 USD = 7 235 USD

Coûts de stockage : avec le déploiement basé sur des conteneurs, vous gérez le stockage ECR séparément en fonction des taux ECR publiés. Si vous utilisiez plutôt le déploiement direct du code, la tarification S3 Standard (à compter du 27 février 2026) s’appliquerait à vos artefacts de code. Pour un agent de 100 Mo, cela représente 0,0023 USD par mois en frais de stockage.

Comparaison avec la tarification préallouée : si cette charge de travail était exécutée sur un service facturant des ressources pré-allouées, vous devrez prévoir des ressources pour les pics d’utilisation (2,5 Go de mémoire, 1 vCPU) pendant les 60 secondes, ce qui se traduirait par des coûts de processeur jusqu’à 3,3 fois plus élevés et des coûts de mémoire jusqu’à 1,4 fois plus élevés. Dans l’exemple ci-dessus, les économies réalisées sur les coûts du processeur sont importantes, étant donné que la consommation du processeur représentait 62 % du coût total de la charge de travail. La tarification basée sur la consommation du service d’exécution AgentCore prend automatiquement en compte l’avantage « l’attente d’E/S est gratuite » et ne facture que l’utilisation réelle de la mémoire au fur et à mesure qu’elle augmente, offrant ainsi une rentabilité substantielle par rapport aux options de calcul traditionnelles.

Exemple : système automatisé de réservation de voyages

Vous développez un agent pour automatiser la planification et la réservation complète d’un voyage via le Web. Il s’exécute dans un environnement sans serveur sécurisé via le navigateur AgentCore, gérant dynamiquement des navigateurs sans interface pour rechercher des vols/hôtels, simuler des clics, extraire des prix, et soumettre des formulaires. AgentCore Browser fournit des fonctions de niveau entreprise, dont un environnement de test (sandbox) par session, une observabilité via Live View et Session Replay.

L’agent traite 100 000 requêtes par mois. Chaque session de navigateur s’exécute pendant 10 minutes avec un temps d’attente d’E/S de 80 %. Pendant le traitement actif, il utilise 2 vCPU et 4 Go de mémoire en continu, et pendant les E/S, il utilise 0,4 vCPU et 5 Go de mémoire. Vos coûts mensuels se répartissent comme suit :

Coût du processeur par session : 120 secondes (ajustement pour une attente d’E/S de 80 %) × 2 vCPU × (0,0895 USD/3600) = 0,005967 USD
Coût de la mémoire par session : 600 secondes × 4 Go × (0,00945 USD/3600) = 0,0063 USD
Coût total par session : 0,012267 USD
Total mensuel : 100 000 sessions × 0,012267 USD = 1 226,67 USD

Exemple : automatisation de l’analyse des données en langage naturel

Vous déployez un agent analyste qui répond en langage naturel aux équipes produit et métier, via des requêtes de jeux de données, visualisations, et analyses statistiques. Il génère et exécute dynamiquement du code Python pour des tâches complexes (corrélation trafic/conversion). AgentCore Code Interpreter est utilisé pour ses environnements de test (sandbox), ses exécutions multilingues (Python, JavaScript, TypeScript) et sa compatibilité avec des fichiers volumineux.

L’agent traite 10 000 requêtes/mois, avec 3 exécutions de code par requête. Chaque exécution dure 2 minutes, avec 60 % d’attente I/O, utilisant 2 vCPU et 4 Go de mémoire. Vos coûts mensuels se répartissent comme suit :

Coût du processeur par session : 48 secondes (ajustement pour une attente d’E/S de 60 %) × 2 vCPU × (0,0895 USD/3600) = 0,002387 USD
Coût de la mémoire par session : 120 secondes × 4 Go × (0,00945 USD/3600) = 0,00126 USD
Coût total par session : 0,003647 USD
Total mensuel : 30 000 exécutions × 0,003647 USD = 109,40 USD

Exemple : connexion d’un agent assistant RH à des outils internes

Vous envisagez de créer un agent assistant RH pour une entreprise de taille moyenne, pour répondre aux questions sur les politiques internes, les congés, les avantages et les salaires. Pour répondre aux demandes des utilisateurs, l’agent doit accéder à plusieurs systèmes internes (Onboarding, Avantages, Paie, Gestion des congés) en tant qu’outils. Vous avez utilisé AgentCore Gateway pour créer des serveurs MCP pour 200 outils internes avec lesquels votre agent peut interagir de n’importe où, sans écrire de code. Pour améliorer la précision d’utilisation des outils, vous avez tiré parti de la fonctionnalité de recherche pour indexer les métadonnées des outils et permettre la mise en correspondance dynamique des outils lors de l’appel de l’agent en fonction du contexte d’interaction.

Chaque interaction d’agent nécessite 1 API de recherche et 4 invocations d’API InvokeTool. Pour 50M d’interactions mensuelles : 50M appels Search + 200M appels InvokeTool Vos coûts mensuels se répartissent comme suit :

Frais SearchToolIndex : 200 outils × 0,02 USD pour 100 outils = 0,04 USD
Frais d’API de recherche : 50 millions × 25 USD par million = 1 250 USD
Frais d’API InvokeTool : 200 millions × 5 USD par million = 1 000 USD
Coût mensuel total : 2 250,04 USD

Exemple :

Vous envisagez de développer un agent d’automatisation des achats qui aidera les équipes opérationnelles à gérer la sélection des fournisseurs, la création des bons de commande et l’approbation des factures. Pour vous assurer que les actions respectent les règles métier définies, vous utilisez le service de stratégie avec la passerelle AgentCore pour vérifier automatiquement chaque action avant qu’elle ne soit exécutée conformément à vos stratégies définies. Chaque fois que l’agent tente d’effectuer une action (par exemple, envoyer une approbation d’achat ou initier un paiement), la passerelle intercepte l’appel de l’outil pour vérifier si l’action est autorisée ou refusée. Supposons que l’agent gère 100 000 sessions par mois et effectue 5 appels d’outils en moyenne par session. Si vous implémentez une demande d’autorisation pour chaque appel d’outil, vous effectuez 500 000 demandes d’autorisation par mois, dont le coût se répartit comme suit :


Demandes d’autorisation = 100 000 sessions x 5 appels d’outils/session x 1 stratégie appliquée/appel d’outil = 500 000 demandes d’autorisation
Total mensuel : 500 000 demandes x 0,000025 = 12,50 USD

Avant le déploiement, votre équipe utilise éventuellement la création de stratégies en langage naturel pour simplifier l’intégration et la configuration des stratégies. Au lieu de rédiger les stratégies Cedar manuellement, ils décrivent les règles en langage clair et AgentCore les convertit en instructions de stratégie Cedar. Des frais uniques vous sont facturés en fonction du nombre de jetons saisis par l’utilisateur traités au cours de cette étape de création. Si votre équipe utilise 10 000 jetons pour créer plusieurs stratégies, vos coûts seront les suivants :

Création de stratégies = 20 000 jetons × 0,13 USD pour 1 000 jetons d’entrée = 2,60 USD

Remarque : les tarifs CloudWatch standard s’appliquent si l’observabilité est activée.

Exemple : gestion sécurisée de l’accès à des outils de prise en charge client

Vous envisagez de gérer un agent de support client qui aide les équipes techniques en accédant à plusieurs outils : Slack pour les conversations d’assistance, Zoom pour récupérer les journaux d’appels et GitHub pour le suivi des problèmes et les journaux de validation. Votre implémentation utilise le service d’identification AgentCore pour un accès délégué sécurisé pour les utilisateurs ou les ingénieurs de support. Le système est compatible avec les fournisseurs d’identité existants (par exemple, Amazon Cognito, Okta, Microsoft Entra ID) et gère toutes les méthodes d’authentification, des jetons OAuth aux clés d’API, éliminant ainsi le besoin d’une infrastructure de sécurité personnalisée. 

Supposons que l’agent soit utilisé par 10 000 utilisateurs actifs par mois, effectuant en moyenne 5 interactions chacun, ce qui nécessite 3 accès à l’outil par session pour chaque utilisateur et par mois. Vos coûts mensuels se répartissent comme suit :

Total de jetons demandés : 10 000 utilisateurs × 5 sessions × 3 outils = 150 000 jetons
Total mensuel : 150 000 requêtes × 0,010/1 000 USD = 1,50 USD

Remarque : le service d’identification AgentCore est inclus sans frais supplémentaires lorsqu’il est utilisé via le service d’exécution ou la passerelle AgentCore.

Exemple : implémentation d’un agent d’assistant de codage personnalisé

Vous envisagez de développer un agent assistant de programmation, capable d’aider à écrire, déboguer et refactoriser du code dans les IDEs/terminaux. Pour fournir une expérience personnalisée, l’agent doit maintenir un contexte personnalisé dans la session et mémoriser les préférences utilisateur sur le long terme. Votre implémentation utilise AgentCore Memory pour doter l’agent à la fois d’une mémoire à court terme (conversations et événements immédiats) et d’une mémoire à long terme (connaissances persistantes entre les sessions).

À chaque interaction utilisateur (par exemple, en envoyant un extrait de code ou en posant une question de développement), un événement est transmis à AgentCore Memory pour être stocké comme mémoire à court terme. Pour la mémoire à long terme, vous avez configuré des stratégies d’extraction intégrées permettant de résumer et de stocker automatiquement les sessions de débogage ainsi que les préférences utilisateur d’une session à l’autre. L’agent peut ensuite récupérer ces souvenirs de long terme pour offrir une expérience personnalisée aux développeurs.

Avec 100 000 événements de mémoire à court terme mensuels, 10 000 enregistrements de mémoire à long terme stockés et 20 000 appels de récupération d’enregistrement de mémoire mensuels, vos coûts se répartissent comme suit :

Mémoire à court terme : 100 000 événements × 0,25 USD/1 000 = 25 USD
Stockage de mémoire à long terme : 10 000 mémoires × 0,75 USD/1 000 = 7,50 USD
Récupération de la mémoire à long terme : 20 000 extractions × 0,50 USD/1 000 = 10 USD
Total mensuel : 42,50 USD

Remarque : avec des stratégies d’extraction intégrées avec remplacement, le coût du stockage à long terme serait inférieur à 0,25 USD par tranche de 1 000 mémoires stockées. Toutefois, l’utilisation du modèle sur votre compte peut entraîner des frais supplémentaires.

Exemple : plateforme de conseil financier multi-agents

Vous envisagez de déployer une plateforme complète de conseil financier avec plusieurs agents spécialisés chargés de la recherche en investissement, de l’analyse de portefeuille et des contrôles de conformité réglementaire. Chaque agent effectue un raisonnement complexe en plusieurs étapes à l’aide de requêtes de base de données et de recherches sur le Web, d’appels d’API aux fournisseurs de données financières et d’analyses de documents. La plateforme traite des millions de transactions et génère de nombreuses données télémétriques, notamment des traces, des métriques et des journaux pour toutes les interactions des agents. Vous utilisez l’observatoire d’AgentCore pour surveiller les performances, résoudre les problèmes et garantir la conformité aux réglementations financières grâce à des pistes d’audit complètes.

Votre plateforme génère 10 To de données d’observabilité par mois à partir des interactions des agents, des appels d’API et des événements système. En supposant que 30 % des spans sont des journaux d’événements (appel de modèle, appel d’outil), environ 6 To (en supposant 2 Ko de données de journal par événement de span) sont écrits dans les journaux standard de CloudWatch. Vos coûts mensuels se répartissent comme suit :

Frais d’ingestion de span mensuels : 10 To × 1 000 Go/To × 0,35 USD/Go = 3 500 USD
Frais d’enregistrement des événements mensuels : 6 To × 1 000 Go/To × 0,50 USD/Go = 3 000 USD
Total mensuel : 3 500 USD + 3 000 USD = 6 500 USD

*Les tarifs standard de CloudWatch s’appliqueront à toutes les métriques et à toutes les données de journaux non télémétriques (standard) envoyées à CloudWatch.

Exemple : surveillance de la qualité des agents du service client pour le commerce en ligne

Vous envisagez de déployer un agent de service client qui gère les demandes de commande, le traitement des retours et les recommandations de produits pour une plateforme de commerce en ligne. Pour garantir une qualité de service constante, vous utilisez le service d’évaluations AgentCore pour surveiller les performances des agents dans les environnements de développement et de production. Votre implémentation utilise 3 évaluateurs intégrés au niveau de la trace (exactitude, utilité et taux de réussite des objectifs) plus un évaluateur personnalisé pour les mesures de qualité spécifiques à l’entreprise.

Pendant le développement, votre pipeline CI/CD évalue 5 000 interactions de test par mois. En production, vous surveillez 2 % des interactions en direct grâce à des règles d’échantillonnage, en évaluant 10 000 conversations clients par mois. Chaque évaluation intégrée traite en moyenne 15 000 jetons d’entrée (y compris l’historique des conversations, les catalogues de produits et les détails des commandes) et génère 300 jetons de sortie pour la notation.

Vos coûts mensuels se répartissent comme suit :
Évaluateurs intégrés :

• Nombre total d’interactions évaluées : 15 000 (5 000 en développement + 10 000 en production)
• Évaluateurs intégrés par interaction : 3 (exactitude, utilité, taux de réussite des objectifs)
• Évaluation totale : 15 000 interactions × 3 évaluateurs = 45 000 évaluations
• Jetons d’entrée : 45 000 évaluations × 15 000 jetons = 675 millions de jetons
• Jetons de sortie : 45 000 évaluations × 300 jetons = 13,5 millions de jetons
• Coût d’entrée : 675 millions de jetons × 2,40 USD/1 million = 1 620 USD
• Coût de sortie : 13,5 millions de jetons × 12,00 USD/1 million = 162 USD
• Sous-total des évaluateurs intégrés : 1 782 USD

Évaluations personnalisées :

• Total des évaluations personnalisées : 15 000 interactions × 1 évaluateur personnalisé = 15 000 évaluations
• Coût de l’évaluation personnalisée : 15 000 évaluations × 1,50 USD/1 000 = 22,50 USD

Total mensuel : 1 804,50 USD

Remarque : Les coûts d’utilisation du modèle sont inclus pour les évaluateurs intégrés. Les évaluations personnalisées entraînent des frais d’utilisation du modèle supplémentaires sur votre compte.

Exemple : Marketplace d’outils d’IA d’entreprise pour une société de services financiers
Vous travaillez dans une grande société de services financiers comptant plus de 5 000 développeurs répartis entre les équipes de trading, de gestion des risques, de conformité et de service client. Chaque équipe développe et gère des serveurs MCP, des agents et des outils personnalisés, mais il n’existe aucun emplacement centralisé permettant de répertorier les ressources existantes. Vous utilisez le registre des agents AWS comme catalogue centralisé où les équipes publient leurs outils.
Vous créez un registre unique où les développeurs de 12 équipes enregistrent leurs ressources, soit un total de 17 000 enregistrements : 2 000 serveurs MCP (flux de données de marché, gestion des ordres, calculateurs de risque, outils de vérification de la conformité), 10 000 agents (rééquilibrage de portefeuille, rapprochement des transactions, reporting réglementaire) et 5 000 outils personnalisés (API internes, modèles propriétaires, bases de connaissances). Les 2 000 serveurs MCP sont ajoutés en début de mois, tandis que les 10 000 agents et les 5 000 outils personnalisés sont ajoutés en milieu de mois.

Du côté des utilisateurs, les 5 000 développeurs interrogent le registre tout au long du mois. Au cours du premier mois, les développeurs effectuent en moyenne 2 appels Search et 5 appels List + Get par jour, le temps de se familiariser avec le système. Dès le deuxième mois, l’utilisation passe à 20 appels Search et 50 appels List + Get par jour, à mesure que l’adoption du système s’étend.

• Premier mois :
  • Enregistrements : 2 000 serveurs MCP (mois complet) + 7 500 enregistrements au prorata (10 000 agents + 5 000 outils ajoutés en milieu de mois) = 9 500 enregistrements effectifs. Avec 5 000 enregistrements gratuits, vous êtes facturé pour 4 500 enregistrements à 0,40 USD/1 000 = 1,80 USD
  • Appels d’API Search : 300 000 appels (5 000 créateurs × 2 appels/jour × 30 jours). Comme cela reste dans l’offre gratuite de 1 million, le coût est = 0 USD
  • Appels d’API List + Get : 750 000 appels (5 000 créateurs × 5 appels/jour × 30 jours). Comme cela reste dans l’offre gratuite de 2 millions, le coût est de = 0 USD
  • Total mensuel : 1,80 USD
• Deuxième mois :
  • Enregistrements : 17 000 enregistrements au total – 5 000 gratuits = 12 000 enregistrements facturables à 0,40 USD/1 000 = 4,80 USD
  • Appels d’API de recherche : 3 000 000 d’appels (5 000 développeurs × 20 appels/jour × 30 jours) – 1 million gratuit = 2 millions d’appels facturables à 0,020 USD/1 000 = 40,00 USD
  • Appels d’API List + Get : 7 500 000 appels (5 000 développeurs × 50 appels/jour × 30 jours) – 2 millions gratuits = 5,5 millions d’appels facturables à 0,004 USD/1 000 = 22,00 USD
  • Total mensuel : 66,80 USD