Am 9. Oktober 2026 veröffentlichte der AWS Machine Learning Blog einen Artikel darüber, wie Postman Agent Mode auf Amazon Bedrock betreibt. Dem Artikel zufolge entwickelte Postman Agent Mode als eine KI-orientierte Arbeitsweise für API-Tests, Dokumentation, das Entdecken von APIs und Implementierung. Die Darstellung konzentriert sich darauf, wie sich der Agent in die API-Arbeit einfügt und wie sein Design Situationen mit vielen verfügbaren Werkzeugen und unterschiedlichen Kontextarten berücksichtigt.

Postman zufolge läuft Agent Mode auf Amazon Bedrock, das für den verwalteten Zugriff auf Basismodelle eingesetzt wird. Diese Architekturangaben stammen aus dem AWS-Artikel; die dort beschriebenen Entwurfsentscheidungen und Testergebnisse sind als Darstellung von Postman zu verstehen. Das ist beim Lesen der Zahlen wichtig: Der Artikel erläutert die von Postman beschriebenen Muster, bestätigt die berichteten Ergebnisse aber nicht unabhängig.

Werkzeugauswahl als Teil des Designs

Eine der im Artikel behandelten Herausforderungen ist der Umfang des Werkzeugsatzes, der dem Agenten zur Verfügung steht. In den Tests von Postman nahmen Fehler bei der Werkzeugauswahl zu, wenn mehr als ungefähr 40 Werkzeuge sichtbar waren. Der Artikel beschreibt einen Ablauf, der mehr als 170 Werkzeuge auf ungefähr 15 für eine Anfrage relevante Werkzeuge eingrenzt und diese anschließend an einen kontextisolierten Unteragenten übergibt.

Der praktische Gedanke dahinter ist, dass der Agent nicht für jede Anfrage mit dem vollständigen Katalog arbeiten muss. Zunächst wird die Auswahl eingegrenzt; danach erhält der Unteragent eine kleinere, auf die Aufgabe bezogene Werkzeugmenge. Der Artikel verbindet den Umfang der sichtbaren Werkzeuge mit der Auswahlgenauigkeit in den von Postman berichteten Tests. Die Zahlen sind Näherungswerte und geben die von dem Unternehmen berichteten Ergebnisse wieder. Sie sind kein allgemeingültiger Grenzwert für jedes Agentensystem.

Postman beschreibt außerdem eine Änderung beim Zugriff auf den API Catalog. Mehrere eng gefasste Katalogansichten wurden zu einem einzigen Abfragewerkzeug zusammengeführt. Der Agent kann Abfragen anhand der Schemata der zugrunde liegenden ClickHouse-Tabellen erzeugen. Laut Artikel ermöglicht dies dem Agenten, Katalogdaten über Abfragen zu nutzen; das Werkzeug stellt die Daten anhand dieser Tabellenschemata bereit.

Kontext für Agenten aufbereiten

Eine weitere Änderung sind eigens entwickelte Kontext-Handler. Postman erklärt, dass das bestehende Datenmodell der Benutzeroberfläche auf Darstellung und Datenübertragung ausgelegt war, nicht auf das Schlussfolgern eines Agenten. Die speziellen Handler bereiten den Kontext deshalb in einer Form auf, die für Agent Mode vorgesehen ist. Das erklärt, warum ein Agent einen eigenen Kontextpfad benötigen kann, selbst wenn ein Produkt bereits über eine Benutzeroberfläche und ein etabliertes Datenmodell verfügt.

Eine Oberfläche und ein Agent können mit denselben Produktbereichen arbeiten und dennoch unterschiedliche Anforderungen an die Anordnung von Informationen haben. In Postmans Beschreibung ist die Kontextaufbereitung daher ein Teil des Designs von Agent Mode und nicht bloß eine andere Bezeichnung für die bestehende Datenübertragung. Der Artikel stellt sie als Antwort auf die unterschiedlichen Zwecke von Oberflächendarstellung und agentischem Schlussfolgern dar.

Freigaben und Anfragen im Hintergrund

Der Artikel sagt, dass Agent Mode eine Freigabe durch den Nutzer verlangt, bevor Aktionen den Zustand der Anwendung ändern. Außerdem kann der Agent Anfragen im Hintergrund senden, ohne dass ein Tab geöffnet ist; die Freigabepflicht bleibt dabei bestehen. Das beschreibt zwei getrennte Aspekte: Eine Anfrage kann ohne geöffneten Tab laufen, aber eine zustandsverändernde Aktion unterliegt weiterhin der im Artikel beschriebenen Freigabe durch den Nutzer.

Für die Weiterleitung von Anfragen verwendet Postman dem Artikel zufolge die Cross-Region-Inferenz von Amazon Bedrock. Anfragen werden zwischen Zielregionen weitergeleitet, die durch ein Inferenzprofil festgelegt sind. Der Artikel beschreibt diese regionale Weiterleitung als Teil des Betriebs von Agent Mode. Welche Zielregionen berücksichtigt werden, legt das Profil fest; daraus folgt nicht, dass jede Anfrage in eine beliebige Region geleitet werden kann.

Postman berichtet auch, für unterstützte Agent-Mode-Modelle eine Aufbewahrung von null Daten konfiguriert zu haben; data_retention_mode ist dabei auf none gesetzt. Verfügbarkeit und Verhalten hängen vom jeweiligen Modell ab. Die Aussage gilt somit für Modelle, die diese Einstellung unterstützen, und lässt sich nicht auf jedes von Agent Mode verwendete Modell ausweiten.

Prompt-Kontext wiederverwenden

Dem Artikel zufolge nutzt Agent Mode Prompt-Caching in Amazon Bedrock. Für nahezu unveränderliche Kerninhalte des Prompts gibt es einen Kontrollpunkt von einer Stunde, für variableren Kontext einen von fünf Minuten. Die Beschreibung unterscheidet damit zwischen stabileren Promptteilen und Informationen, die sich häufiger ändern. Es handelt sich um die für Postmans Konfiguration berichteten Intervalle, nicht um eine Behauptung, dass dieselben Intervalle für jede Anwendung passend wären.

Zusammen zeichnen diese Angaben Agent Mode als ein System, in dem Postman nach eigener Darstellung Werkzeugauswahl, Kontextaufbereitung, Freigaben für Änderungen und Modellzugriff behandelt. Der AWS-Artikel vermittelt, wie Postman sein Design für API-Arbeit erklärt: Der Agent erhält eine eingegrenzte Auswahl relevanter Werkzeuge, der Kontext wird für Schlussfolgerungen vorbereitet, Anfragen im Hintergrund behalten die Freigabeanforderung bei und Bedrock stellt Modellzugriff sowie regionale Weiterleitung bereit. Diese Einzelheiten bleiben die im Artikel wiedergegebene Darstellung des Unternehmens.