Em um relato técnico publicado em 9 de outubro, a Postman detalhou como o Agent Mode usa o Amazon Bedrock para inferência de modelos e organiza ferramentas e contexto por tarefa. O Agent Mode é um recurso da plataforma Postman que ajuda em testes, documentação, descoberta e implementação de APIs. Os 40 milhões citados correspondem à comunidade de desenvolvedores da Postman, não a usuários do Agent Mode.
O que o Postman Agent Mode faz
A plataforma Postman reúne recursos para trabalhar com APIs; o Agent Mode é uma função integrada que usa ferramentas e contexto do espaço de trabalho para ajudar nessas tarefas. Na arquitetura descrita pela Postman, o Amazon Bedrock fornece a inferência — o processamento que permite ao modelo gerar respostas —, mas não é o próprio Agent Mode.
Em 31 de março de 2026, a Postman anunciou Claude, por meio do Amazon Bedrock, como provedor padrão de modelos do Agent Mode. O relato técnico posterior descreve a seleção de modelos Claude compatíveis conforme a carga de trabalho.
O Amazon Bedrock Managed Agents é outro produto, distinto do Agent Mode; entenda como funciona.
Como a Postman seleciona ferramentas para cada tarefa
A Postman descreve um catálogo com mais de 170 ferramentas. Em vez de apresentar todas ao modelo de uma vez, o fluxo busca as opções relevantes e encaminha cerca de 15 para um subagente com contexto isolado. A ideia é manter a seleção focada no trabalho pedido.
A empresa também relata que, nos testes que realizou, os erros de seleção aumentavam quando o conjunto visível ultrapassava aproximadamente 40 ferramentas. Na arquitetura descrita, a busca em um banco vetorial ajuda a restringir as opções antes de o subagente executar a tarefa.
Como contexto e dados estruturados chegam ao agente
A Postman separa o contexto em dois caminhos. Um reúne automaticamente informações amplas do espaço de trabalho e da aba ativa, que são resumidas antes de entrar no prompt. O outro é mais direcionado: o usuário escolhe o material pertinente, e rotinas específicas para cada tipo de entidade o preparam para o agente.
Essa distinção importa porque descrições de requisições, especificações OpenAPI e cargas de dados criadas por usuários podem ocupar muito espaço na janela de contexto. A Postman afirma que, em sua experiência, o contexto incompleto provocou mais falhas do que a falta de ferramentas disponíveis.
Para dados estruturados do API Catalog, a empresa descreve consultas orientadas pelo esquema do ClickHouse, em vez de criar uma ferramenta estreita para cada pergunta. Um exemplo de consulta usa uma janela de sete dias, calcula o p95 — o percentil 95 da latência — e filtra resultados abaixo de 100 ms. Esses valores são condições do exemplo de consulta, não uma medição de desempenho do Agent Mode.
Roteamento de inferência e aprovação do usuário
A Postman diz selecionar um perfil de inferência do Amazon Bedrock conforme a carga de trabalho. Perfis geográficos encaminham solicitações entre regiões compatíveis dentro de uma geografia definida; perfis globais podem encaminhá-las entre regiões compatíveis em diferentes partes do mundo.
O Agent Mode também pode enviar solicitações em segundo plano, sem uma aba aberta. Quando uma ação altera o estado do aplicativo, porém, a aprovação do usuário é necessária antes de ela ser executada.
Retenção e cache dependentes do modelo
Para modelos compatíveis, a Postman diz configurar data_retention_mode como none. A disponibilidade e o comportamento dessa opção variam conforme o modelo.
A arquitetura descrita também separa o cache do prompt em dois pontos de controle: uma hora para o conteúdo estável e cinco minutos para o contexto mais variável. O suporte ao cache depende do modelo escolhido, e o ponto de controle mais longo precisa vir antes do mais curto.
A Postman relata ainda o uso do Amazon Bedrock Guardrails para remover informações pessoais identificáveis antes que cheguem ao modelo de linguagem. Administradores corporativos podem ativar esse recurso nas configurações de guardrails do Agent Mode.
O alcance da arquitetura descrita
A implementação da Postman é proprietária e não está disponível como repositório público de exemplo. Os detalhes apresentados descrevem as escolhas da empresa para organizar ferramentas, contexto e inferência em seu próprio sistema.
