Commencez avec Amazon Bedrock AgentCore

Ce démarrage rapide vous permet de passer de zéro à un agent actif en quelques minutes à l'aide de la AgentCore CLI. Vous installerez la CLI, échafauderez un projet, testerez localement, déploierez et AWS appellerez votre agent.

Deux manières de créer un agent sur la AgentCore même CLI :

Cette page décrit le flux basé sur le code. Pour le harnais, voir Qu'est-ce que le AgentCore harnais.

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Pour commencer AWS, vous avez besoin d'un AWS compte. Pour plus d'informations sur la création d'un AWS compte, voir Commencer à utiliser un AWS compte dans le Guide de référence sur la gestion des AWS comptes.

Conditions préalables

Étape 1 : Installation de la AgentCore CLI

npm install -g @aws/agentcore

Vérifier:

agentcore --version

Pour effectuer une mise à jour ultérieure, réexécutez la commande d'installation ouagentcore update. Source et problèmes : agentcore-cli activé. GitHub

Étape 2 : Créez votre projet

agentcore create

L'assistant interactif vous demande d'abord ce que vous souhaitez créer :

Si vous choisissez Agent, l'assistant continue avec :

Vous pouvez également transmettre des drapeaux directement pour créer un agent basé sur du code :

agentcore create \
  --name MyAgent \
  --framework Strands \
  --model-provider Bedrock \
  --memory none \
  --build CodeZip

Structure du projet

agentcore creategénère :

MyAgent/
├── agentcore/
│   ├── agentcore.json      # Project and resource configuration
│   ├── aws-targets.json    # Deployment target (account and region)
│   └── cdk/                # CDK infrastructure (auto-managed)
└── app/
    └── MyAgent/            # Your agent code
        ├── main.py         # Agent entrypoint
        ├── pyproject.toml  # Python dependencies
        └── ...

Fichiers clés :

Étape 3 : Tester localement

cd MyAgent
agentcore dev

agentcore devcrée un environnement virtuel Python, installe les dépendances, démarre un serveur local avec rechargement à chaud et ouvre l'inspecteur de l'agent dans votre navigateur afin que vous puissiez discuter avec l'agent, inspecter les traces et parcourir les ressources du projet. Les modifications de code sont enregistrées automatiquement.

Drapeaux utiles :

Étape 4 : Déployez votre agent

agentcore deploy

Déployez :

Le premier déploiement prend quelques minutes pendant que CDK démarre votre compte. Les déploiements suivants sont plus rapides.

Prévisualisez ce qui va changer sans le déployer :

agentcore deploy --dry-run

Vérifier le statut :

agentcore status

Étape 5 : Invoquez votre agent déployé

agentcore invoke --prompt "Hello, what can you do?"

Si votre agent a configuré les paiements, fournissez le contexte du paiement au moment de l'appel :

agentcore invoke \
  --prompt "Access https://example-x402-merchant.com/paid-api" \
  --payment-instrument-id <INSTRUMENT_ID> \
  --auto-session \
  --payment-user-id user@example.com

C'est la boucle. Itérezapp/MyAgent/main.py, testez avecagentcore dev, déployez avecagentcore deploy, invoquez avecagentcore invoke.

Ajoutez des fonctionnalités à votre projet

agentcore addgère les ressources dansagentcore.json. Exécutez-le sans arguments pour le menu interactif ou ciblez directement une ressource.

agentcore add memory        # Store conversation context
agentcore add agent         # Add a second agent to the same project
agentcore add gateway       # Connect external APIs/tools through Gateway
agentcore add credential    # Add an API key for a non-Bedrock provider
agentcore add evaluator     # Quality evaluation
agentcore add payment-manager   # Payments: create a payment manager
agentcore add payment-connector # Payments: link a payment provider

Chaque commande d'ajout structure la configuration et invite à saisir les valeurs requises. Après l'ajout, exécutez agentcore deploy le provisionnement.

Découvrez en détail les fonctionnalités que vous pouvez associer :

Afficher les journaux et les traces

# Stream recent logs
agentcore logs

# Filter
agentcore logs --since 30m --level error
agentcore logs --query "timeout"

# List recent traces
agentcore traces list

# Get a specific trace
agentcore traces get <trace-id>

Nettoyage

agentcore remove all
agentcore deploy

remove allréinitialise la configuration. Le suivi deploy détecte l'état vide et extrait les ressources de votre compte.

Étapes suivantes