该技能提供 Amazon Bedrock AgentCore 平台的专项指导，覆盖 Runtime、Memory、Gateway、Identity、Policy、Code Interpreter、Browser、Observability、Evaluations 等服务，框架无关、模型无关。
用途：识别智能体工作负载（目的、框架如 Strands/LangGraph/自定义、模型需求、工具集成、延迟与时长），据此选择所需 AgentCore 服务，设计部署拓扑（运行时配置、记忆策略、工具连通性、身份模型），配置安全（Identity、Cedar Policy、VPC、护栏），并规划从 PoC 到生产的迁移路径。文档建议通过 awsknowledge MCP 工具核实当前配额、区域可用性与 API 变更。
主要能力：Runtime 提供无服务器托管、会话隔离、双向流式与按秒计费；Memory 区分短期会话记忆与长期情景记忆；Gateway 将 API/Lambda 转为 MCP 兼容工具并做策略拦截；Identity 处理工作负载身份与 OAuth2 令牌交换；Policy 用 Cedar 做确定性工具级管控；Code Interpreter 提供 Python 沙箱；Browser 提供云端浏览器运行时；Observability 输出 OpenTelemetry 兼容追踪至 CloudWatch/X-Ray；Evaluations 提供内置评估器与持续监测。
使用方式：开发测试可用 CLI——pip install agentcore-cli，随后 agentcore init my-agent --framework strands、agentcore dev、agentcore deploy --region us-east-1、agentcore invoke；生产建议用 IaC（CDK/Terraform/CloudFormation/SAM），可用 Starter Toolkit 的 CDK 模板（git clone https://github.com/aws/bedrock-agentcore-starter-toolkit.git，cdk deploy --all）。
适用场景：需要托管智能体运行、会话连续性与个性化、外部 API/Lambda 工具化、第三方 OAuth 认证、合规级工具管控、数据分析沙箱、网页交互或持续质量评估的团队。
限制与注意：文中未提供具体价格数值与全部配额；建议生产勿用 TSTALIASID，须在 IaC 中定义资源与别名，尽早接入可观测性与评估，避免将凭据写入代码或环境变量，并按实际用量设置会话 TTL。