用途：把 Mastra 智能体连接到 Amazon Bedrock，并支持部署到 AWS Bedrock AgentCore。
主要能力与关键约束：Bedrock 不在 Mastra 的“provider/model”字符串路由器中，不能臆造 bedrock/... 字符串；正确做法是把 AI SDK 提供商实例作为智能体的 model 传入，MastraModelConfig 接受 LanguageModelV1–V4，AI SDK Bedrock 提供商满足该要求。
安装：npm install @ai-sdk/amazon-bedrock @aws-sdk/credential-providers
使用方式：用 fromNodeProviderChain() 构建提供商，走标准 AWS 凭证链（环境变量、~/.aws 共享配置、SSO、容器/EC2/AgentCore 执行角色），使本地与部署环境代码一致。示例中 createAmazonBedrock 接收 credentialProvider，Agent 的 model 设为 bedrock('模型ID')。不要硬编码 accessKeyId/secretAccessKey，也不要在构造器里设 region。
区域与模型：Bedrock Claude 通过跨区域推理配置文件调用，其 ID 带区域前缀（us.、eu.、jp.、global.），AWS_REGION 必须属于该前缀对应区域组，否则运行时报错。部署时需在环境（本地 .env 或 Dockerfile/AgentCore 配置）中设置 AWS_REGION。使用前应核对最新模型 ID。
本地凭证：可二选一使用命名 profile（AWS_PROFILE）或静态密钥（AWS_ACCESS_KEY_ID、AWS_SECRET_ACCESS_KEY），无论哪种都需 AWS_REGION；使用 SSO 时先执行 aws sso login。还需在 Bedrock 控制台为该账户和区域启用模型访问权限。
部署：完整 AgentCore 部署（项目脚手架、bedrock-agentcore handler、Dockerfile、存储移除注意事项及 CLI 命令）参见 deploy-agentcore.md。资料未提供具体价格、平台限制或更多效果数据。