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Exporter le harnais vers le code - Base rocheuse de l'Amazonie AgentCore
Quand utiliser l'exportationCe qui est pris en charge aujourd'huiUtilisation de la CLIEXPORTER_ NOTES.mdOptions de déploiement

Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.

Exporter le harnais vers le code

L'exportation du harnais vers le code utilise une configuration de harnais gérée et génère l'agent équivalent sous forme de code source Python modifiable à l'aide du framework Strands. L'agent généré est un agent AgentCore d'exécution normal : vous êtes propriétaire du code, vous pouvez le modifier librement et le déployer comme n'importe quel autre agent. L'agent généré reflète le modèle, les outils, les compétences, la mémoire, les limites d'exécution et les montages du système de fichiers du harnais.

Quand utiliser l'exportation

Utilisez l'exportation lorsque vous avez un harnais en état de marche et que vous souhaitez :

  • Personnalisez au-delà de ce que permet la configuration du harnais  : ajoutez une logique d'outil personnalisée, modifiez la boucle d'agent middleware/hooks, injectez ou intégrez des bibliothèques que le harnais n'expose pas

  • Maîtrisez le code  : passez d'une configuration déclarative au code source que vous contrôlez, révisez et versionnez comme le reste de votre application.

  • Préparez un prototype  : commencez rapidement avec un harnais, puis exportez lorsque vous êtes prêt à investir dans un agent entretenu à la main.

Si la configuration du harnais fait déjà tout ce dont vous avez besoin, vous n'avez pas à l'exporter. Continuez à l'exécuter en tant que harnais.

Ce qui est pris en charge aujourd'hui

  • Framework - Strands, avec d'autres frameworks comme le SDK Claude Agents à venir

  • Langage  : Python uniquement

  • Types de build - CodeZip (par défaut) et conteneur

Caractéristiques d'exploitation intégrées à l'agent généré :

  • Fournisseur de modèles et configuration (Bedrock, OpenAI, Gemini, y compris l'ID du modèle et les références aux clés d'API)

  • Outils - Outils MCP à distance, passerelles, outils de fonctions en ligne, AgentCore navigateur, interpréteur de AgentCore code, outils intégrés shell file_operations

  • Mémoire

  • Limites d'exécution

  • Troncature de la conversation

  • Compétences (Path, S3, Git)

  • Montages de systèmes de fichiers (stockage de session, EFS, S3) pour les harnais VPC

  • Configuration de l'autorisateur

Utilisation de la CLI

Syntaxe des commandes

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

Options

Indicateur Description Par défaut

--arn <arn>

ARN du harnais à exporter (à utiliser lors de l'exportation d'un harnais créé en dehors du projet CLI en cours)

arnou name obligatoire

--name <name>

Nom du harnais à exporter (à utiliser lors de l'exportation d'un harnais créé dans le même projet CLI)

arnou name obligatoire

--target-agent-name <name>

Nom de l'agent d'exécution généré

<harnessName>Agent

--build <type>

Type de construction : CodeZip ou Container

CodeZip

--json

Résultats de sortie au format JSON

False

Exemples

Export de base avec valeurs par défaut :

Exemple
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

Exécutez agentcore export harness sans --name pour lancer l'assistant d'exportation interactif.

  1. Si le projet comporte plusieurs harnais, sélectionnez le harnais à exporter. (Avec un seul harnais, le magicien saute cette étape.)

    Sélectionnez le harnais à exporter

  2. Entrez le nom de l'agent d'exécution généré ou acceptez le nom par défaut<harness>Agent.

    Nommez l'agent d'exécution généré

  3. Choisissez le type de build : CodeZip (package Python source sous forme de zip, par défaut) ou Container (créer une image Docker via ECR et CodeBuild).

    Sélectionnez le type de construction

  4. Vérifiez la configuration d'exportation et confirmez-la.

    Vérifiez et confirmez l'exportation

Après l'exportation, vérifiezEXPORT_NOTES.md, puis exécutez agentcore deploy pour déployer l'agent généré.

Après exportation

Déployez l'agent d'exécution généré à l'aide de la AgentCore CLI.

Exemple
AgentCore CLI
agentcore deploy

L'agent exporté est ajouté en tant que moteur d'exécution normal, il se déploie donc en même temps que le reste de votre projet AgentCore CLI.

EXPORTER_ NOTES.md

Après chaque exportation, EXPORT_NOTES.md est écrite la liste des articles nécessitant un suivi manuel. Export écrit des notes à EXPORT_ NOTES.md dans le répertoire des agents en répertoriant chaque élément, les raisons pour lesquelles il nécessite une attention particulière et la marche à suivre. Lisez toujours EXPORT_ NOTES.md avant le déploiement.

Options de déploiement

Après l'exportation, vous pouvez déployer votre agent dans plusieurs environnements d'hébergement :

  • AgentCore Runtime (géré)  : agentcore deploy à utiliser pour héberger dans le AgentCore Runtime, qui gère automatiquement l'infrastructure, la mise à l'échelle et le provisionnement des informations d'identification.

  • Self-hosted- Déployez l'agent Python généré partout où il est compatible avec Python 3.12+ :

    • AWS services : Lambda ECS/Fargate, EC2

    • Clusters Kubernetes

    • On-premise serveurs

    • Tout environnement conteneurisé