主要观点：AWS CloudTrail 日志能记录 API 调用历史，但手动分析量大复杂。需高效方式识别异常访问模式、检测安全威胁等。解决方案结合 AWS 原生服务与生成式 AI，利用 Amazon Bedrock 和 Strands Agent 框架创建自动分析系统，减少人工且结果更全面。
关键信息：

• 解决方案依赖 AWS CloudTrail 日志等，需配置 AWS 资源等先决条件，包括 IAM 权限等。
• 架构由 orchestration 层（trailInsightAgent.py）和 CloudTrail 日志检索（queryCloudTrail.py）组件构成，前者用框架管理工作流等，后者有查询日志等三个函数。
• 可通过运行 python3 trailInsightAgent.py 验证，还可扩展，如在 AWS Lambda 中托管等，同时要考虑成本，可通过调整查询频率等策略管理。
  重要细节：
• orchestration 层通过 Agent 框架管理，注册 trail_analysis 工具并与 Amazon Bedrock 连接生成洞察。
• CloudTrail 日志检索函数可按指定时间范围查询日志，分析函数能统计各种访问模式相关数据，trail_analysis 工具整合两者并返回格式化洞察。
• 成本方面主要有 CloudTrail 存储和 Amazon Bedrock API 调用，可通过调整策略管理成本，验证后可删除资源避免不必要费用。