bedrock-agentcore

用途

Amazon Bedrock AgentCore 是一个智能体平台，用于在 AWS 上安全、大规模地构建、部署和运营有效的 AI 智能体，无需管理基础设施。它提供与框架无关的基础能力，可与流行的开源框架（Strands、LangGraph、CrewAI、Autogen）以及任意模型配合使用。其目标是把任意 AI 智能体转变为具备企业级基础设施的生产就绪应用。

主要能力

平台采用基于能力的模式，由六个相互独立的服务模块组成：

AgentCore Runtime：为运行智能体代码提供安全、会话隔离的计算环境。支持数据平面与控制平面操作，可通过 boto3 创建、调用、停止和列出运行时会话。
AgentCore Gateway：将现有 API 和 Lambda 函数转换为智能体兼容的工具，并支持语义搜索发现。可创建网关、添加网关目标（工具）、同步工具。
Browser Runtime：安全执行复杂的基于 Web 的工作流，支持启动浏览器会话并执行导航、点击、输入等操作。
Code Interpreter：安全执行代码，用于数据分析、可视化等任务，支持启动会话、执行代码并获取输出与生成的文件。
Identity Integration：与现有身份提供商原生集成，用于认证和权限委派，支持创建 OAuth2 凭证提供商、工作负载身份以及获取访问令牌。
Observability：通过 CloudWatch 和 OpenTelemetry 提供实时可见性，包括令牌用量、延迟（p50/p95/p99）、会话时长、错误率、工具调用成功/失败等指标。

使用方式

安装 SDK 与 CLI：

pip install bedrock-agentcore strands-agents bedrock-agentcore-starter-toolkit
agentcore --help

快速开始（Hello World 智能体）：

# main.py
from bedrock_agentcore import BedrockAgentCoreApp
from strands import Agent

app = BedrockAgentCoreApp()
agent = Agent(model="anthropic.claude-sonnet-4-20250514-v1:0")

@app.entrypoint
def invoke(payload):
    prompt = payload.get("prompt", "Hello!")
    result = agent(prompt)
    return {"response": result.message}

if __name__ == "__main__":
    app.run()

配置与部署：

agentcore configure -e main.py -n hello-world-agent
python main.py &
curl -X POST http://localhost:8080/invocations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"prompt": "Hello!"}'
agentcore deploy
agentcore invoke '{"prompt": "Hello from production!"}'

以编程方式调用：

import boto3
client = boto3.client('bedrock-agentcore')
response = client.invoke_agent_runtime(
    agentRuntimeArn='arn:aws:bedrock-agentcore:us-east-1:123456789012:agent-runtime/hello-world',
    runtimeSessionId='test-session-1',
    payload={'prompt': 'What can you help me with?'}
)
print(response['payload'])

适用场景

在 AWS 上构建生产级 AI 智能体
需要用于智能体部署的托管基础设施
需要会话隔离和企业级安全
希望使用现有智能体框架（LangGraph、CrewAI 等）
需要浏览器自动化或代码执行能力
与现有身份提供商集成

限制与前提

不适用场景：简单的 Bedrock 模型调用（应使用 bedrock-runtime）、带操作组的标准 Bedrock Agents（应使用 bedrock-agent）、非 AWS 部署。

前提条件：需要具备 Bedrock 访问权限的 AWS 账户、AgentCore 服务的 IAM 权限、Python 3.10+（用于 SDK）。推荐安装 bedrock-agentcore-sdk-python、bedrock-agentcore-starter-toolkit CLI，并启用基础模型访问（如 Claude）。

质量目标：部署从代码到生产少于 5 分钟；延迟覆盖低延迟到 8 小时异步工作负载；可观测性完整集成 CloudWatch。

相关技能：bedrock-agentcore-policy（Cedar 策略编写与执行）、bedrock-agentcore-evaluations（智能体测试与质量评估）、bedrock-agentcore-memory（情景与短期记忆管理）、bedrock-agentcore-deployment（生产部署模式）、bedrock-agentcore-multi-agent（多智能体编排，A2A 协议）、boto3-eks（EKS 托管智能体）、terraform-aws（基础设施即代码）。

参考文档：references/gateway-configuration.md（网关详细设置）、references/identity-integration.md（OAuth 与工作负载身份）、references/troubleshooting.md（常见问题与解决方案）。

技能介绍

用途

主要能力

使用方式

适用场景

限制与前提