AgentCore arnés
Cada agente tiene una capa de orquestación: un bucle que llama al modelo, selecciona las herramientas, devuelve los resultados, gestiona el contexto y gestiona los errores. Para ejecutarlo en producción se necesita una infraestructura real: computación, un entorno aislado, conexiones de herramientas seguras, sistema de archivos, memoria, identidad y observabilidad. En conjunto, forman el conjunto de agentes, el sistema que permite que un agente funcione realmente.
Colocar uno localmente es rápido. La producción es donde el trabajo explota y, en el momento en que tiene que atender a más de un usuario, aparece una capa completamente nueva: simultaneidad, aislamiento, identidad, estado y escalabilidad. Hasta ahora, cada equipo hacía ese trabajo por sí mismo.
El conjunto de agentes gestionados AgentCore convierte ese trabajo en configuración. Usted declara lo que hace su agente (modelo, herramientas, habilidades, instrucciones); AgentCore gestiona el entorno, el procesamiento, la memoria, la identidad, las redes y la observabilidad, lo que convierte a la configuración en un agente en ejecución. Probar un modelo diferente o añadir una nueva herramienta supone un cambio de configuración, no una reescritura del código.
Cada sesión de arnés tiene estado de forma predeterminada y se ejecuta en una microVM segura y aislada por sesión (respaldada por el tiempo de AgentCore ejecución). El agente tiene su propio sistema de archivos y su propio shell, por lo que puede escribir código, ejecutarlo y conservar las memorias y los archivos a corto y largo plazo en todas las sesiones, incluso cuando la sesión de microVM subyacente haya caducado y haya sido sustituida por una nueva. Los agentes pueden usar cualquier modelo ofrecido por Amazon Bedrock, OpenAI, Google Gemini o LiteLLM-compatible cualquier proveedor, y pueden cambiar de proveedor a mitad de sesión sin perder el contexto, de modo que pueden planificar con un modelo y ejecutar con otro, o cambiar de proveedor por una prueba de precio-rendimiento sin tener que reconstruir la conversación. Los agentes pueden conectarse a las herramientas a través de una AgentCore puerta de enlace, servidores MCP
Puedes basarte en el tráfico real mediante AgentCore evaluaciones y optimizaciones para puntuar el comportamiento, obtener recomendaciones rápidas y con descripciones de las herramientas, y realizar A/B pruebas con informes de significación estadística por sesión. Luego, implementa los cambios de forma segura con versiones inmutables y puntos de enlace con nombre, y reviértelos al instante apuntando un punto final a una versión anterior. Puedes colocar un arnés en una canalización más grande a través del AgentCore InvokeHarness estado de AWS Step Functions, o exportarlo al código de Strands (el SDK de Claude Agent estará disponible próximamente) y ejecutarlo en AgentCore tiempo de ejecución cuando la configuración no sea suficiente. Todo lo que necesita para crear, ejecutar y operar agentes de producción sin tener que gestionar la infraestructura. El arnés está impulsado por Strands Agents
El arnés no se carga por separado. Solo paga por las AgentCore capacidades subyacentes que utilice. Para obtener más información, consulte la página AgentCore de precios
AgentCore El arnés está disponible en Georgia en todas las regiones que se muestran aquí.
