awslabs/agentcore-samples

Amazon Bedrock Agentcore accelerates AI agents into production with the scale, reliability, and security, critical to real-world deployment.

What it solves

Amazon Bedrock AgentCore 旨在消除在大规模运行 AI 代理时，构建和管理所需基础设施的“非差异化繁重工作”。它允许开发者在不必重写代码的情况下部署可投入生产的代理，无论使用哪种代理框架（如 CrewAI、LangGraph 或 LlamaIndex）或大型语言模型（LLM）。

How it works

AgentCore 提供一个框架和模型皆无关的基础设施层。它提供安全、无服务器的运行时环境来部署代理和工具，并附带一套可通过 CLI 工具加入代理的受管功能。这些功能包括：

  • Gateway: 将 API 和 Lambda 函数转换为 MCP 兼容的工具。
  • Identity: 管理代理在 AWS 和第三方应用中的身份与访问权限。
  • Memory: 提供受管内存基础设施，以实现个性化体验。
  • Tools: 内置工具如代码解释器、浏览器工具和网络搜索工具。
  • Observability: 使用 OpenTelemetry 进行追踪、调试和性能监控。
  • Evaluation: 提供内置和自定义评估器，以支持按需和在线评估。
  • Policy: 通过 Cedar 策略实现细粒度访问控制。

Who it’s for

开发者和组织在构建代理式 AI 应用时，如果希望从原型阶段转向在 AWS 上的生产部署，同时保持框架和模型选择的灵活性，则适合使用本方案。

Highlights

  • Framework Agnostic: 支持多种框架，如 Strands Agents、CrewAI、LangGraph 和 LlamaIndex。
  • Model Agnostic: 可与任何大型语言模型配合使用。
  • Serverless Runtime: 为代理和工具提供安全、无服务器的部署环境。
  • CLI-Driven Workflow: 通过 agentcore CLI 简化项目创建、本地开发与部署流程。
  • Infrastructure as Code: 提供 CloudFormation、AWS CDK 与 Terraform 的模板。