用途：在 Amazon Bedrock AgentCore 上构建、部署、运维与迁移 AI 智能体，由 agentcore CLI（npm @aws/agentcore）经 CDK/CloudFormation 管理全生命周期。
主要能力：两种运行方式——Harness（默认，声明式托管智能体，harness.json 定义模型、工具、技能、记忆与限制，无需代码或容器）与 Runtime（代码智能体，支持 Strands/LangChain/ADK/OpenAI/VercelAI，以 CodeZip 或容器部署）。核心概念包括 Gateway（MCP 工具路由）、Identity（密钥库）、Memory（SEMANTIC/SUMMARIZATION/USER_PREFERENCE/EPISODIC 策略）、Registry（私有目录）。支持从 15 种编码助手格式迁移智能体、技能、MCP 与 hooks。
使用方式：先运行 python3 scripts/preflight_check.py 检查前置条件（Python ≥ 3.10、Node.js ≥ 20、uv、AWS CLI 与凭证、agentcore CLI ≥ 0.22）。核心命令：agentcore create --defaults、agentcore dev、agentcore validate、agentcore deploy、agentcore invoke --harness <name> "test"、agentcore logs/traces/status、agentcore exec -- <cmd>。Harness 相关：agentcore add harness/skill/tool、agentcore export harness。迁移：python3 scripts/scan_configs.py 与 python3 scripts/generate_project.py。
适用场景：需要以配置优先方式快速上线智能体，或需自定义编排与工具逻辑的代码智能体，以及从现有编码助手迁移到 AgentCore。
限制：Harness 导出为代码是单向操作；重命名资源会销毁并重建；密钥不得写入生成文件；stdio MCP 服务器无直接支持；新账户 Bedrock 每日 token 配额可能为 0，需申请提升；部分网络环境下 invoke 可能因 DNS 解析超时失败。具体收费与价格暂未提供。