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

Exporter le harnais vers le code

L'exportation du harnais vers le code prend 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 possédez le 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 possédez un harnais de travail et que vous souhaitez :

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

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

  • Réalisez un prototype : commencez rapidement avec un harnais, puis exportez-le lorsque vous serez prêt à investir dans un agent entretenu manuellement.

Si la configuration du harnais répond déjà à 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 bientôt disponibles

  • Langage - Python uniquement

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

Exploitez les fonctionnalités intégrées à l'agent généré :

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

  • Outils : outils MCP à distance, passerelles, outils fonctionnels intégrés, AgentCore navigateur, interpréteur de AgentCore code, outils intégrés shell file_operations

  • Mémoire

  • Limites d'exécution

  • Troncature de 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 actuel)

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 lancer l'assistant d'exportation interactif.

  1. Si le projet comporte plusieurs harnais, sélectionnez le harnais à exporter. (Avec un seul harnais, le magicien ignore 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.

    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 qu'environnement d'exécution normal, de sorte qu'il se déploie parallèlement au reste de votre projet AgentCore CLI.

EXPORTER_ NOTES.md

Après chaque exportation, EXPORT_NOTES.md il est écrit une liste des éléments nécessitant un suivi manuel. Export écrit des notes dans EXPORT_ NOTES.md dans le répertoire de l'agent répertoriant chaque élément, expliquant pourquoi il nécessite une attention particulière et ce qu'il faut faire exactement. Lisez toujours EXPORT_ NOTES.md avant le déploiement.

Options de déploiement

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

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

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

    • AWS services : Lambda, EC2 ECS/Fargate

    • Clusters Kubernetes

    • On-premise serveurs

    • Tout environnement conteneurisé