sample-extending-public-sector-intelligence-with-Agentforce-and-AWS
该项目给出了一个基于 AWS CDK 的事件驱动参考架构：文件上传至 Amazon S3 后触发 Lambda，在 Amazon DynamoDB 中登记元数据并启动 Amazon Bedrock Data Automation 处理任务；处理完成后由 EventBridge 触发第二个 Lambda 将结果写入 S3 输出桶。Salesforce 侧 Agentforce 通过 MCP Streamable HTTP 连接 Amazon Bedrock AgentCore Gateway，经 Cognito 鉴权后调用 MCP 服务器，返回结构化洞察注入智能体上下文。Bedrock Data Automation 可按文档、图像、视频、音频分别抽取文本、生成摘要、描述、转录和场景级摘要。架构设计为模块化，可扩展到许可审批、福利申请、合规审查等非结构化数据密集的公共部门工作流，同时支持用 GenAI IDP Accelerator 替换处理引擎。示例代码明确标注为非生产就绪，需自行审查加固，并提示间接提示注入风险及 Guardrails、allowlist 等安全措施。
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该项目给出了一个基于 AWS CDK 的事件驱动参考架构：文件上传至 Amazon S3 后触发 Lambda，在 Amazon DynamoDB 中登记元数据并启动 Amazon Bedrock Data Automation 处理任务；处理完成后由 EventBridge 触发第二个 Lambda 将结果写入 S3 输出桶。Salesforce 侧 Agentforce 通过 MCP Streamable HTTP 连接 Amazon Bedrock AgentCore Gateway，经 Cognito 鉴权后调用 MCP 服务器，返回结构化洞察注入智能体上下文。Bedrock Data Automation 可按文档、图像、视频、音频分别抽取文本、生成摘要、描述、转录和场景级摘要。架构设计为模块化，可扩展到许可审批、福利申请、合规审查等非结构化数据密集的公共部门工作流，同时支持用 GenAI IDP Accelerator 替换处理引擎。示例代码明确标注为非生产就绪，需自行审查加固，并提示间接提示注入风险及 Guardrails、allowlist 等安全措施。
优势
将人工审阅非结构化证据转为自动化事件驱动流水线 用户无需离开 Salesforce 控制台或直接管理 AWS 资源 无服务器架构按使用量付费，存储按实际数据量计费，无最低承诺或预付费用 MCP 为开放标准，查询层构建一次可被多个 MCP 兼容智能体复用 架构模块化，各组件可独立替换或扩展，适应不同公共部门工作流
缺点与限制
示例代码明确为非生产就绪，需用户自行审查、加固以满足组织要求 证据文本可能包含隐藏指令，存在间接提示注入导致智能体执行非预期动作的风险 注册外部 MCP 服务器受限 Salesforce 版本，且需先完成前一篇博客的 S3 集成前置步骤 原文未披露具体机构名称、部署效果、抽取准确率或成本数据，实际投产效果尚待验证 处理公共部门证据数据需额外落实责任 AI 与最小权限控制，原文安全建议为非完整清单