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Exportar arnés a código - Amazon Bedrock AgentCore
Cuándo usar la exportación¿Qué se admite en la actualidadUso de CLIEXPORTAR_ NOTES.mdOpciones de implementación

Exportar arnés a código

La exportación de arneses a código toma una configuración de arnés gestionada y genera el agente equivalente como código fuente de Python editable mediante el marco Strands. El agente generado es un agente AgentCore de tiempo de ejecución normal: usted es el propietario del código, puede modificarlo libremente y desplegarlo como cualquier otro agente. El agente generado refleja el modelo, las herramientas, las habilidades, la memoria, los límites de ejecución y los montajes del sistema de archivos del arnés.

Cuándo usar la exportación

Utilice la exportación cuando tenga un arnés funcional y desee:

  • Personalice más allá de lo que permite la configuración del arnés: añada una lógica de herramientas personalizada, cambie el bucle del agente middleware/hooks, inserte o integre bibliotecas que el arnés no muestre

  • Sea dueño del código: pase de una configuración declarativa a un código fuente que controle, revise y versione como el resto de la aplicación.

  • Prepare un prototipo: comience rápido con un arnés y expórtelo cuando esté listo para invertir en un agente mantenido a mano.

Si la configuración del arnés ya cumple con todo lo que necesita, no tiene que exportarla: siga utilizándola como un arnés.

¿Qué se admite en la actualidad

  • Framework: Strands, y próximamente habrá otros marcos, como el SDK de Claude Agents

  • Idioma: solo Python

  • Tipos de compilación: CodeZip (predeterminado) y contenedor

Aproveche las funciones incluidas en el agente generado:

  • Proveedor y configuración del modelo (Bedrock, OpenAI, Gemini, incluidas las referencias clave de API e ID del modelo)

  • Herramientas: herramientas MCP remotas, pasarelas, herramientas de funciones integradas, AgentCore navegador, intérprete de AgentCore código, funciones integradas y herramientas shell file_operations

  • Memoria

  • Límites de ejecución

  • Truncamiento de la conversación

  • Habilidades (Path, S3, Git)

  • Montajes de sistemas de archivos (almacenamiento de sesión, EFS, S3) para arneses de VPC

  • Configuración del autorizador

Uso de CLI

Sintaxis de comandos

ejemplo
AgentCore CLI
agentcore export harness --arn <arn> [options]

Opciones

Indicador Description (Descripción) Predeterminado

--arn <arn>

ARN del arnés que se va a exportar (se utiliza al exportar un arnés creado fuera del proyecto CLI actual)

arno obligatorio name

--name <name>

Nombre del arnés que se va a exportar (se utiliza al exportar un arnés creado en el mismo proyecto de CLI)

arno name obligatorio

--target-agent-name <name>

Nombre del agente de tiempo de ejecución generado

<harnessName>Agent

--build <type>

Tipo de compilación: CodeZip o Container

CodeZip

--json

Resultados de salida como JSON

False

Ejemplos

Exportación básica con valores predeterminados:

ejemplo
AgentCore CLI
# Export harness with ARN - generates MyHarnessAgent using CodeZip
agentcore export harness --arn arn:aws:bedrock-agentcore:us-east-1:123456789012:harness/MyHarness
# Export harness created within CLI project - generates MyHarnessAgent using CodeZip
agentcore export harness --name MyHarness
# Export with a custom agent name
agentcore export harness --name MyHarness --target-agent-name MyProductionAgent
# Export as a Container build (generates Dockerfile)
agentcore export harness --name MyHarness --build Container
Interactive

Ejecute agentcore export harness sin --name iniciar el asistente de exportación interactivo.

  1. Si el proyecto tiene más de un arnés, seleccione el arnés que desee exportar. (Con un solo arnés, el asistente omite este paso).

    Seleccione el arnés que desee exportar

  2. Introduzca un nombre para el agente de tiempo de ejecución generado o acepte el nombre por defecto<harness>Agent.

    Asigne un nombre al agente de tiempo de ejecución generado

  3. Elige el tipo de compilación: CodeZip(empaquete el código fuente de Python como zip, el predeterminado) o Contenedor (crea una imagen de Docker mediante ECR y CodeBuild).

    Selecciona el tipo de compilación

  4. Revise la configuración de exportación y confirme.

    Revise y confirme la exportación

Tras la exportación, revíselo EXPORT_NOTES.md y, agentcore deploy a continuación, ejecútelo para implementar el agente generado.

Después de la exportación

Implemente el agente de tiempo de ejecución generado mediante la AgentCore CLI.

ejemplo
AgentCore CLI
agentcore deploy

El agente exportado se agrega como un tiempo de ejecución normal, por lo que se implementa junto con el resto del proyecto de AgentCore CLI.

EXPORTAR_ NOTES.md

Después de cada exportación, EXPORT_NOTES.md aparece una lista de los artículos que requieren un seguimiento manual. Export escribe notas en EXPORT_ NOTES.md en el directorio de agentes en las que se indica cada elemento, por qué necesita atención y qué hacer exactamente. Lea siempre EXPORT_ NOTES.md antes de realizar la implementación.

Opciones de implementación

Tras la exportación, puede implementar su agente en varios entornos de alojamiento:

  • AgentCore Tiempo de ejecución (gestionado): agentcore deploy utilícelo para alojar en el AgentCore entorno de ejecución, que gestiona automáticamente la infraestructura, el escalado y el aprovisionamiento de credenciales.

  • Self-hosted- Implemente el agente de Python generado en cualquier lugar que sea compatible con Python 3.12+:

    • AWS servicios: Lambda, EC2 ECS/Fargate

    • clústeres de Kubernetes

    • On-premise servidores

    • Cualquier entorno contenerizado