Amazon Nova Act
Amazon Web Services · Coding
Amazon Nova Act ist ein AWS-Dienst zum Erstellen von KI-Agenten, die Arbeitsabläufe im Browser automatisieren. Er läuft auf einem Nova-Modell und wird pro Agentenstunde abgerechnet.
Über Amazon Nova Act
What Is Amazon Nova Act
Amazon Nova Act ist ein Dienst von Amazon Web Services zum Erstellen, Bereitstellen und Verwalten von KI-Agenten, die Aufgaben in einem Browser ausführen. Als AWS-Agentendienst setzt er auf Zuverlässigkeit statt auf zerbrechliche Selektoren. Statt zerbrechlicher Selektoren zu schreiben, die bei jeder Seitenänderung versagen, beschreiben Sie die Aufgabe in normaler Sprache und lassen den Agenten klicken, tippen und die Seite lesen wie ein Mensch.
Die Arbeit läuft über einen act()-Aufruf. Sie geben dem Modell eine Aufgabe wie „suche rubber duck debugging", und der Agent plant die Schritte, betrachtet die Seite und handelt einen nach dem anderen. Jeder Aufruf läuft in einer Sitzung, die für eine Browser-Instanz steht. Ein Workflow ist der komplette Auftrag von Anfang bis Ende, zusammengesetzt aus act()-Aufrufen und Python-Code, und so kommt die Workflow-Automatisierung in den Browser.
AWS hat den Stack selbst gebaut. Im Kern sitzt ein angepasstes Nova-2-Lite-Modell, dazu ein Orchestrator und ein Browser-Aktor, die AWS durchgängig trainiert hat. Diese vertikale Integration ist das Argument: weniger bewegliche Teile bedeuten einen gleichmäßigeren Umgang mit Seiten als ein Allzweckmodell, das man auf einen Browser richtet. Hängt eine Aufgabe fest, kann der Agent sie an eine Aufsichtsperson übergeben, statt still zu scheitern.
Nova Act startete im März 2025 als Research-Preview und wurde im Dezember 2025 auf dem AWS re:Invent allgemein verfügbar. Der Dienst läuft in einer einzigen AWS-Region, USA Ost (Nord-Virginia), und passt besser zu Teams, die Oberflächenabläufe im großen Stil automatisieren, als zu einzelnen Skripten.
Getting Started
- Öffnen Sie den Web-Playground unter nova.amazon.com/act und testen Sie eine Aufgabe in normaler Sprache, bevor Sie sich zum Bauen verpflichten.
- Installieren Sie das Nova Act SDK und die IDE-Erweiterung für VS Code, Kiro oder Cursor, um Skripte lokal zu schreiben und zu testen.
- Schreiben Sie einen Workflow, der act()-Aufrufe mit Python-Code verbindet und Ihre eigenen Daten als Eingabe nutzt.
- Stellen Sie ihn auf AWS bereit, wo er auf Amazon Bedrock AgentCore läuft, mit Überwachung über Amazon CloudWatch und Zugriffskontrolle über AWS IAM.
- Verfolgen Sie den Lauf in der AWS-Konsole und ergänzen Sie eine menschliche Prüfung für Schritte, die eine Freigabe brauchen.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von Amazon Nova Act.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Automatisierungsingenieure
- QA-Verantwortliche
- Betriebsteams
Aufgaben
- Web-Formulare ausfüllen
- Daten extrahieren
- Checkout-Abläufe abschließen
Szenarien
- Web-QA-Tests
- Lieferantenportale überwachen
- Einzelne Browser-Aufgaben erledigen
Wichtigste Funktionen
Workflows in normaler Sprache
Sie definieren einen Workflow mit act()-Anweisungen, die sich wie Vorgaben lesen, und packen sie in gewöhnliches Python. Diese Mischung lässt auch Nicht-Fachleute beschreiben, was passieren soll, während Entwickler Schleifen, Eingaben und Fehlerbehandlung in der Hand behalten. Das Modell kümmert sich um die Klicks dazwischen.
Handeln im Browser
Nova Act steuert einen echten Browser, deshalb deckt die Browser-Automatisierung Seiten ab, die auf JavaScript, Logins und interaktive Widgets setzen. Der Agent liest die gerenderte Seite, nicht das rohe HTML, und arbeitet wie ein Computer-Use-Agent statt wie ein einfacher Scraper. Darin liegt der Unterschied zu älteren Scraper-Tools, die stocken, sobald eine Seite Inhalte erst nach dem Laden aufbaut.
Eskalation an menschliche Prüfung
Stößt ein Agent auf einen Schritt, den er nicht beenden kann, kann er pausieren und eine Person um Übernahme bitten. Das zählt bei Aufgaben wie Zahlungen oder Kontowechseln, bei denen ein Fehler teuer ist. AWS rechnet zudem die Wartezeit auf diese Person nicht als Agentenstunde ab, sodass die Prüfung die Rechnung nicht aufbläht.
AWS-Integration und Skalierung
Agenten werden auf Amazon Bedrock AgentCore Runtime und Browser bereitgestellt und laufen dann unter denselben IAM-Rechten und derselben CloudWatch-Überwachung wie der Rest Ihrer AWS-Landschaft. Laut AWS führt das Setup Tausende Workflows parallel aus, was Teams mit Volumenbedarf entgegenkommt statt einem einzelnen Skript.
Entwicklerwerkzeuge
Das Kit umfasst einen Web-Playground, ein Python-SDK, eine CLI, eine IDE-Erweiterung und die AWS-Konsole. Sie können eine Aufgabe im Browser skizzieren, in Code überführen, dort debuggen, wo Sie ohnehin arbeiten, und dann ausliefern. Dieser Weg verringert die Zahl der Werkzeuge zwischen Idee und Produktion.
Anbindung an Tools und MCP
Über den Browser hinaus können Agenten externe Tools über APIs, entfernte MCP-Server oder Agenten-Frameworks wie Strands Agents aufrufen. So erreicht ein Workflow eine Datenbank oder einen Dienst, ohne dass jemand die Daten von Hand zuführt.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Agenten bewältigen dynamische Seiten, an denen selektorbasierte Automatisierungstools scheitern.
- Das komplette Kit vom Playground über die IDE bis zur AWS-Bereitstellung kommt von einem Anbieter.
- Wartezeit auf Menschen wird nicht als Agentenstunde abgerechnet, was die Prüfkosten niedrig hält.
- Läuft auf AWS-Infrastruktur mit bereits eingebundenem IAM und CloudWatch.
Nachteile
- Die Abrechnung pro Agentenstunde macht lange Workflows mit viel Wartezeit teuer.
- Nur in USA Ost (Nord-Virginia) verfügbar, sodass Teams in anderen Regionen mit Latenz rechnen müssen oder keinen Zugang haben.
- Nützliche Workflows erfordern Python und ein AWS-Konto, was nicht-technische Nutzer ausschließt.
- Agenten, die Einkäufe oder sensible Daten berühren, brauchen Aufsicht, denn Prompt-Injection bleibt ein reales Risiko.
Häufige Fragen
Es automatisiert Oberflächenarbeit im Browser, etwa Formulare ausfüllen, Daten extrahieren, Checkout-Abläufe abschließen und Web-Apps testen. Teams nutzen es, um wiederkehrende Browser-Aufgaben zu ersetzen, die keine saubere API haben.
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