awslabs/agentcore-samples

解決的問題

本倉儲提供 Amazon Bedrock AgentCore 的一系列範例與教學，AgentCore 是一種框架無關、模型無關的基礎設施，旨在安全且可擴展地部署與運行 AI 代理。它消除了建構專用代理基礎設施的運維負擔，讓開發者可使用自己偏好的 LLM 與代理框架（如 CrewAI、LangGraph 或 LlamaIndex），而無需重寫程式碼。

如何運作

AgentCore 作為支援性基礎設施層。該倉儲示範如何使用 AgentCore CLI 來產生專案結構、本地開發，以及將代理部署至 Amazon Bedrock AgentCore 執行環境。它提供多項關鍵功能的範例：

• 執行時： 用於部署代理與工具的無伺服器環境。
• 閘道： 將 API 與 Lambda 函數轉換為 MCP 相容工具的工具。
• 身分與權限： 受管理的身分與存取管理（IAM）以及使用 Cedar 策略實現的細粒度存取控制。
• 記憶： 支援個人化代理體驗的基礎設施。
• 工具： 內建實用工具，如程式碼解釋器、瀏覽器工具與網路搜尋。
• 可觀測性與評估： 用於追蹤、除錯以及使用 LLM-as-a-Judge 進行即時與線上評估的工具。

適用對象

希望在 AWS 上部署其代理，而無需被特定代理框架或模型綁定的開發者與架構師，用以建構生產就緒的代理式 AI 應用程式。

亮點

• 框架無關： 支援 Strands、LangGraph、CrewAI、LlamaIndex 等。
• 模型無關： 與任何大型語言模型相容。
• C’s CLI 驅動工作流程： 項目建立、支援熱重載的本地開發，以及一鍵部署的流暢工作流程。
• 全面的範例： 包含端對端應用、基礎設施即程式碼範本（CDK、Terraform），以及與 Okta 和 Entra 等身分提供者整合的範例。