agentcore-samples：它是什麼、解決了什麼問題以及為何受到關注

它解決了什麼

Amazon Bedrock AgentCore 旨在消除在大規模運行 AI 代理時，構建與管理基礎設施的「非差異化繁重工作」。它讓開發者能在不重新編寫程式碼的情況下部署可投入生產的代理，無論使用的是哪種代理框架（例如 CrewAI、LangGraph 或 LlamaIndex）或哪種大型語言模型（LLM）。

工作原理

AgentCore 提供一個與框架無關、與模型無關的基礎設施層。它提供安全的無伺服器執行環境，用於部署代理與工具，並附帶一套可透過 CLI 工具加入代理的受管功能。這些功能包括：

• Gateway： 將 API 與 Lambda 函式轉換為 MCP 相容的工具。
• Identity： 管理代理在 AWS 與第三方應用程式中的身分與存取權限。
• Memory： 提供受管記憶體基礎設施，以實現個人化體驗。
• Tools： 內建工具，如程式碼解譯器、瀏覽器工具與網路搜尋工具。
• Observability： 使用 OpenTelemetry 進行追蹤、除錯與效能監控。
• Evaluation： 提供內建與自訂評估器，以支援即時與線上評估。
• Policy： 透過 Cedar 政策實作細粒度存取控制。

目標對象

想要將代理式 AI 應用從原型階段推向 AWS 上可投入生產的部署，同時在框架與模型選擇上保持彈性的開發者與組織。

重點特色

• 框架無關： 支援多種框架，如 Strands Agents、CrewAI、LangGraph 與 LlamaIndex。
• 模型無關： 可搭配任何大型語言模型使用。
• 無伺服器執行環境： 為代理與工具提供安全、無伺服器的部署方式。
• CLI 驅動工作流程： 透過 agentcore CLI 簡化專案建立、本地開發與部署。
• 基礎設施即程式碼： 提供 CloudFormation、AWS CDK 與 Terraform 的範本。