用途：为 Amazon Bedrock 方案提供专项指导，涵盖模型选择、Agent 设计、知识库、护栏、提示工程、批量推理与成本优化。
主要能力：给出模型选型建议（如分类/抽取用 Nova Micro 或 Claude Haiku，通用问答用 Nova Lite/Pro，复杂推理用 Claude Sonnet，最高质量用 Claude Opus，嵌入用 Titan Embed v2）；设计架构，包括直接调用、RAG、单 Agent 或多 Agent，以及 Router + Specialists、知识库+护栏、带会话记忆的 Agent 等模式；规划知识库分块策略（定长、语义、层次）、向量存储（OpenSearch Serverless、Aurora pgvector、Pinecone/Redis）与检索调优（混合搜索、chunk 数量、元数据过滤）；配置护栏（内容过滤、拒绝主题、上下文接地检查、PII 检测脱敏）；提示缓存与 Prompt Management；结构化输出；批量推理。
必要用法：应先用 awsknowledge MCP 工具（mcp__plugin_aws-dev-toolkit_awsknowledge__aws___search_documentation、mcp__plugin_aws-dev-toolkit_awsknowledge__aws___read_documentation、mcp__plugin_aws-dev-toolkit_awsknowledge__aws___recommend）核实模型可用性、价格与功能。诊断可用：aws bedrock list-foundation-models、aws bedrock-runtime converse、aws bedrock-agent list-agents、aws bedrock-agent list-knowledge-bases、aws bedrock list-guardrails、aws bedrock get-model-invocation-logging-configuration。资源创建应使用 IaC，可参考 iac-scaffold。成本估算参考 references/cost-modeling.md。
适用场景：构建 Bedrock 应用、Agent、RAG、批量处理与成本评估。
限制：模型可用性和价格变化频繁，需自行核实；批量推理延迟为分钟到小时级，不适用于实时请求；资料未提供具体价格、免费额度、平台支持细节或效果数据。