AI Agent 身份治理 POC

01目的與範圍

單純驗證技術可行性,不綁定特定業務情境。

主管要求先驗證「AI Agent + Cognito 身份治理」這套架構在既有 AWS 環境是否走得通,再決定要不要投入正式專案。整個 POC 拆成三步驟執行:

1. 本地驗證 LLM 推理層——用 OpenRouter 免費方案(openrouter/free)確認 agent 邏輯、tool calling 能不能動,零成本、不碰 AWS 資源。
2. 落地 Cognito 三種整合模式——依 report《Cognito 與 AI Agent 整合》規劃的 A(使用者委任)、B(M2M)、C(代表使用者呼叫第三方)分別建立、驗證。
3. EC2 docker sandbox 整合——把「LLM 推理層」與「身份治理層」接在一起,在真實 EC2 環境跑一次完整鏈路。

02執行環境

AWS 資源與 EC2 sandbox 的基本配置。

03三種模式驗證結果

依「agent 代表誰行動」分類,三種模式的技術路徑完全不同,分開驗證。

模式 A:越權防護實測

建立測試使用者後模擬登入,換出的臨時憑證用來存取一張測試用 DynamoDB 表。先驗證「存取自己的資料」——成功寫入與讀取;接著用同一組憑證嘗試存取別人的資料——正確被拒絕:

aws: [ERROR]: An error occurred (AccessDeniedException) when calling the GetItem
operation: User: arn:aws:sts::105673812509:assumed-role/dev-cognito-agent-poc-authenticated
/CognitoIdentityCredentials is not authorized to perform: dynamodb:GetItem on resource:
arn:aws:dynamodb:ap-northeast-1:105673812509:table/dev-cognito-agent-poc-agent-data
because no identity-based policy allows the dynamodb:GetItem action

實測輸出:嘗試讀取非本人 userId 的資料時,IAM 的 LeadingKeys 條件正確擋下請求,證明權限收斂發生在 AWS 服務層,不依賴 agent 程式邏輯自律。

模式 C:完整 3-legged OAuth 流程

sequenceDiagram
    participant U as 使用者
    participant CUP as Cognito User Pool
    participant AC as AgentCore Identity
    participant GH as GitHub

    U->>CUP: 登入(模擬)
    CUP-->>U: ID Token
    Note over AC: get-workload-access-token-for-jwt
    U->>AC: ID Token
    AC-->>U: workload access token
    Note over AC: get-resource-oauth2-token(force)
    AC-->>U: 授權連結
    U->>GH: 開啟連結、登入、按 Authorize
    GH-->>AC: 授權碼(server-side 交換)
    Note over AC: complete-resource-token-auth(boto3)
    AC-->>U: 真實 GitHub access token
    U->>GH: 呼叫 api.github.com/user
    GH-->>U: 帳號資訊(驗證成功)
  

圖:模式 C 實測流程。Cognito 負責「這個人是誰」,AgentCore Identity 負責「他有沒有授權、把授權結果安全存放在 vault 裡短暫換發」。

04EC2 Docker Sandbox 整合

把「大腦層」與「身份治理層」接在一起,在真實 EC2 環境跑通完整鏈路。

在 test EC2 上用 docker 驗證了兩種實作方式:

• 自寫 Python agent——openrouter/free 做推理決策,呼叫自訂 tool 時走模式 A 流程(ID Token → STS → DynamoDB),容器本身不持有任何長效 AWS 憑證,權限完全來自即時換發的臨時憑證。
• Pi Coding Agent 框架(開源,pi.dev)——取代手寫腳本,用 TypeScript extension 註冊同樣的工具,一樣接 openrouter/free,並額外驗證了互動式 TUI 模式,體驗上等同於一個「自己接 model、自己加工具」版本的 coding agent。

05關鍵發現與踩坑

過程中三個值得記錄的技術細節,對之後要落地正式專案有參考價值。

06現有資源清單

POC 用資源目前保留在 CF_AI_Native 帳號,供後續複查或延伸使用。

07建議與後續

POC 結論:三種模式技術上皆可行。以下是後續若要推進正式專案的建議路徑。