用途：将 LangChain 接入 AWS 服务，覆盖 Bedrock 上的 Claude、Nova、Llama、Mistral、Titan 等模型，以及嵌入、检索、智能体与图查询等场景。
主要能力：ChatBedrockConverse 支持对话、流式输出、工具调用与结构化输出；BedrockEmbeddings 支持文本与多模态嵌入；AmazonKnowledgeBasesRetriever 从 Bedrock 知识库做 RAG；BedrockRerank 做重排序；BedrockPromptCachingMiddleware 做提示缓存；BedrockAgentsRunnable 运行 Bedrock Agents；CodeInterpreterToolkit 与 BrowserToolkit 提供代码解释器和浏览器工具；create_neptune_opencypher_qa_chain() 等支持 Neptune 图问答；SagemakerEndpoint 与 AmazonQ 分别接入 SageMaker 端点和 Amazon Q Business。
使用方式：安装 pip install -U langchain-aws；通过 ~/.aws/credentials、环境变量或 IAM 角色配置 AWS 凭证，也可用 credentials_profile_name 或显式密钥。示例：from langchain_aws import ChatBedrockConverse；model = ChatBedrockConverse(model="anthropic.claude-3-5-sonnet-20241022-v2:0", temperature=0, region_name="us-east-1")。
适用场景：在 AWS 上构建对话、RAG、重排序、智能体、计算机使用与图数据问答应用。
限制：需具备 AWS 凭证与相应服务权限；具体模型可用性、区域和计费以 AWS 为准，资料未提供价格与配额细节。