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AWS Cibles de la fonction Lambda

Les cibles Lambda vous permettent de connecter votre passerelle aux fonctions AWS Lambda qui implémentent vos outils. Cela est utile lorsque vous souhaitez exécuter du code personnalisé en réponse à des appels d'outils.

Vous créez une fonction Lambda à l'aide du service AWS Lambda. Pour créer la fonction, vous devez procéder comme suit :

Après avoir créé la fonction, vous configurez les autorisations pour que la passerelle puisse y accéder.

Passez en revue les principales considérations et limites pour vous aider à décider si une cible Lambda est applicable à votre cas d'utilisation. Si c'est le cas, vous pouvez créer le schéma de l'outil et la fonction Lambda, puis configurer les autorisations permettant à la passerelle d'accéder à la cible. Choisissez une rubrique pour en savoir plus :

Principales considérations et limites

Lorsque vous travaillez avec des cibles Lambda, tenez compte des limites et considérations suivantes :

Schéma de l'outil de la fonction Lambda

Cette section explique la structure du schéma d'outil qui définit un outil que votre fonction Lambda peut renvoyer. Après avoir défini le schéma de votre outil, vous pouvez effectuer l'une des opérations suivantes :

Sélectionnez une rubrique pour en savoir plus sur les détails du schéma de l'outil ou pour voir des exemples :

Définition de l'outil

Lorsque vous ajoutez une fonction Lambda en tant que cible de passerelle, vous fournissez un ToolDefinition lors de la fourniture de la configuration cible. La structure de la définition de l'outil est la suivante :

{
    "name": "string",
    "description": "string",
    "inputSchema": {
        "type": "object",
        "description" "string",
        "properties": {
            "string": SchemaDefinition
        },
        "required": ["string"]
    },
    "outputSchema": {
        "type": "object",
        "description" "string",
        "properties": {
            "string": SchemaDefinition
        },
        "required": ["string"]
    }
}

La définition de l'outil contient les champs suivants :

Les outputSchema champs inputSchema et correspondent tous deux à un type d'objet SchemaDefinition, comme décrit dans la section suivante.

Définition de schéma de niveau supérieur pour les schémas d'entrée et de sortie

Les outputSchema champs inputSchema et situés au niveau supérieur de la définition de l'outil correspondent tous deux à un type d'objet SchemaDefinition contenant les champs suivants :

{
    "type": "object",
    "description": "string",
    "properties": {
        "string": SchemaDefinition
    },
    "required": ["string"]
}

Si vous incluez un properties champ pour définir les arguments de l'outil, vous fournissez une définition de schéma pour chaque argument. Les différents types de définitions de schéma sont décrits dans la section suivante.

Définition du schéma de propriété

Chaque propriété du niveau supérieur SchemaDefinition correspond à un SchemaDefinition objet dont les exigences sont légèrement différentes de celles de la définition du schéma de niveau supérieur. Les champs disponibles dépendent type de la propriété. Pour voir la forme de la forme SchemaDefinition d'un type, sélectionnez l'un des onglets suivants :

Si vous incluez une autre propriété de type d'objet, vous en ajouterez une autre de manière récursive. SchemaDefinition

Exemples de définitions d'outils Lambda

Sélectionnez un onglet pour voir des exemples de définitions d'outils que vous pouvez inclure dans votre fonction Lambda.

Format d'entrée de la fonction Lambda

Lorsqu'une AgentCore passerelle Amazon Bedrock invoque une fonction Lambda, elle transmet un event objet et un context objet à la fonction. Le gestionnaire d'événements Lambda que vous écrivez peut accéder aux valeurs de ces objets.

Objet de l'événement

Une carte des valeurs properties allant de inputSchema à leurs valeurs, telles que renvoyées par l'outil. Par exemple, si votre schéma d'entrée contient les propriétés keywords etcategory, l'objet de l'événement peut être le suivant :

{
  "keywords": "wireless headphones",
  "category": "electronics"
}

Objet de contexte

Contient les métadonnées suivantes :

Le format de l'objet de contexte est le suivant :

{
  "bedrockAgentCoreMessageVersion": "1.0",
  "bedrockAgentCoreAwsRequestId": "string",
  "bedrockAgentCoreMcpMessageId": "string",
  "bedrockAgentCoreGatewayId": "string",
  "bedrockAgentCoreTargetId": "string",
  "bedrockAgentCoreToolName": "string"
}

La fonction Lambda que vous écrivez peut accéder aux propriétés de l'objet d'événement et de contexte. Vous pouvez utiliser le code standard suivant pour commencer :

# Access context properties in your Lambda function
def lambda_handler(event, context):
    # Since the visible tool name includes the target name as a prefix, we can use this delimiter to strip the prefix
    delimiter = "___"

    # Get the tool name from the context
    originalToolName = context.client_context.custom['bedrockAgentCoreToolName']
    toolName = originalToolName[originalToolName.index(delimiter) + len(delimiter):]

    # Get other context properties
    message_version = context.client_context.custom['bedrockAgentCoreMessageVersion']
    aws_request_id = context.client_context.custom['bedrockAgentCoreAwsRequestId']
    mcp_message_id = context.client_context.custom['bedrockAgentCoreMcpMessageId']
    gateway_id = context.client_context.custom['bedrockAgentCoreGatewayId']
    target_id = context.client_context.custom['bedrockAgentCoreTargetId']

    # Process the request based on the tool name
    if tool_name == 'searchProducts':
        # Handle searchProducts tool
        pass
    elif tool_name == 'getProductDetails':
        # Handle getProductDetails tool
        pass
    else:
        # Handle unknown tool
        pass