Aloje agentes o herramientas con Amazon Bedrock Runtime AgentCore

AgentCore Runtime le permite transformar cualquier código de agente local en implementaciones nativas de la nube con unas pocas líneas de código, independientemente del marco subyacente. Funciona a la perfección con marcos populares como LangGraph Strands y CrewAI. También puedes aprovecharlo con agentes personalizados que no utilizan un marco específico.

AgentCore Runtime funciona con cualquier modelo de lenguaje de gran tamaño, como los modelos que ofrecen Amazon Bedrock, Anthropic Claude, Google Gemini y OpenAI.

AgentCore Runtime permite a los agentes comunicarse con otros agentes y herramientas mediante el Model Context Protocol (MCP) o Agent to Agent (A2A).

En AgentCore Runtime, cada sesión de usuario se ejecuta en una microVM dedicada con recursos aislados de CPU, memoria y sistema de archivos. Esto ayuda a crear una separación completa entre las sesiones de usuario, lo que protege los procesos de razonamiento de los agentes en buen estado y ayuda a prevenir la contaminación de los datos entre sesiones. Una vez finalizada la sesión, se cierra toda la microVM y se limpia la memoria, lo que ofrece una seguridad determinista incluso cuando se trabaja con procesos de IA no deterministas.

AgentCore Runtime ofrece dos tipos de procesamiento. Elija microVMS para sesiones totalmente administradas y sin servidor que se inicien al instante y se escalen según demanda, en las que solo paga por lo que usa. Elija instancias para ejecutar agentes en la infraestructura AWS gestionada de Amazon EC2 en su propia cuenta. Las instancias admiten sesiones persistentes de varios días, GPU-accelerated cargas de trabajo y múltiples agentes colaboradores en una instancia compartida. Para obtener más información, consulta Cómo ejecutar agentes en instancias con proveedores de capacidad.

AgentCore Runtime admite tanto las interacciones en tiempo real como las cargas de trabajo de larga duración, lo que permite el razonamiento complejo de los agentes y las cargas de trabajo asincrónicas que pueden implicar la colaboración de varios agentes o sesiones prolongadas de resolución de problemas. Las sesiones duran hasta 8 horas en las micromáquinas virtuales o hasta 14 días en las instancias. Para obtener más información, consulte Configurar los ajustes del ciclo de vida de Amazon Bedrock AgentCore .

El tiempo de ejecución admite la persistencia del estado del sistema de archivos a lo largo de los ciclos de sesión. stop/resume Los archivos, los paquetes instalados y los artefactos de compilación del agente pueden sobrevivir a las paradas de sesión sin almacenamiento externo.

Runtime implementa precios basados en el consumo que cobran solo por los recursos realmente consumidos. A diferencia de los modelos basados en la asignación que requieren la preselección de los recursos, Runtime aprovisiona de forma dinámica lo que se necesita sin necesidad de dimensionarlos correctamente. El servicio alinea la facturación de la CPU con el procesamiento activo real (normalmente elimina los cargos durante los períodos de espera, cuando los agentes I/O esperan principalmente respuestas de LLM) y, al mismo tiempo, mantiene el estado de la sesión de forma continua.

AgentCore Runtime, con tecnología AgentCore Identity, asigna distintas identidades a los agentes de IA y se integra perfectamente con su proveedor de identidad corporativo, como Okta, Microsoft Entra ID o Amazon Cognito, lo que permite a los usuarios finales autenticarse únicamente con los agentes a los que tienen acceso. Además, Runtime permite los flujos de autenticación salientes para acceder de forma segura a servicios de terceros como Slack, Zoom y GitHub , ya sea que operen en nombre de los usuarios o de forma autónoma (mediante claves de OAuth o de API).

AgentCore Runtime proporciona un rastreo integrado especializado que captura los pasos del razonamiento de los agentes, las invocaciones de herramientas y las interacciones de los modelos, lo que proporciona una visibilidad clara de los procesos de toma de decisiones de los agentes, una capacidad fundamental para depurar y auditar el comportamiento de los agentes de IA.

AgentCore Runtime puede procesar cargas útiles de 100 MB, lo que permite procesar sin problemas múltiples modalidades (texto, imágenes, audio, vídeo), con contenido multimedia enriquecido o grandes conjuntos de datos.

AgentCore Runtime admite tanto las llamadas a la API HTTP como WebSocket las conexiones persistentes para la transmisión bidireccional en tiempo real, lo que permite que las aplicaciones interactivas ofrezcan comentarios de respuesta inmediatos y un contexto de conversación mantenido.

AgentCore El tiempo de ejecución se entrega a través de un único y completo SDK que proporciona un acceso simplificado a todas AgentCore las capacidades, incluidas la memoria, las herramientas y la puerta de enlace. Este enfoque integrado elimina el trabajo de integración que normalmente se requiere al crear una infraestructura de agentes equivalente a partir de componentes dispares.