用途：该技能提供在 Amazon Bedrock 上构建生成式 AI 应用的领域知识，覆盖模型调用、Knowledge Bases 的 RAG、代理创建、Guardrails 内容安全与 AgentCore 代理部署。推荐搭配 AWS MCP 服务器以获得沙箱执行与审计日志；无 MCP 时可用具备 AWS CLI 访问权限的代理。
主要能力：区分 Bedrock 的多个 API 端点（bedrock 控制面、bedrock-runtime 数据面、bedrock-mantle、bedrock-agent、bedrock-agent-runtime），AgentCore 另有独立端点。优先级上推荐用 Converse API 而非 InvokeModel，后者需按厂商格式（Anthropic、Titan、Llama、Nova 各不相同）。支持 Knowledge Bases 检索的三种模式（retrieve-and-generate、retrieve、手动）、带 action groups 的代理创建、Guardrails 集成与 AgentCore Harness 部署。
使用方式：需检查 AWS CLI 可用且版本较新（推荐 v2）、已配置有效凭证、目标区域已开通 Bedrock 模型访问。常用命令如 aws bedrock list-foundation-models --region us-east-1 查看模型；aws bedrock-runtime converse --model-id <model-id> --messages '[...]' --inference-config '{"maxTokens":1024}' 调用模型。streaming（ConverseStream）不支持 CLI，需用 SDK（boto3 的 converse_stream()）。
限制与警示：每次 Converse/InvokeModel 调用必须显式设置 maxTokens，否则默认模型上限并静默占用过多配额，导致 ThrottlingException；Guardrails 的 PII 掩码仅作用于 API 响应，原始含 PII 内容仍以明文写入 CloudWatch Logs，HIPAA/GDPR 场景需用 KMS 加密日志并限制访问；需较新版本 boto3 与 AWS CLI v2；经典 Bedrock Agents 已进入维护模式且不再对新客户开放，新负载建议改用 AgentCore。安全上建议使用 IAM 角色、最小权限、Secrets Manager 存储密钥并启用 CloudTrail。具体配置参数与模型 ID 常变动，应以官方参考文件为准。