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Observabilité et contrôle des coûts - Amazon Bedrock AgentCore
ObservabilitéCloudTrailContrôlez les coûts avec des limitesÉtiquettes

Observabilité et contrôle des coûts

Cette page traite de la surveillance de votre harnais, du contrôle des coûts d'exécution et de la gestion des balises de ressources.

Observabilité

Chaque invocation du harnais génère automatiquement des traces, des journaux et des métriques via AgentCore Observability in. CloudWatch Appels de modèles, invocations d'outils, opérations de mémoire, commandes shell : chaque étape apparaît avec le chronométrage et les détails de la charge utile. Aucune configuration supplémentaire. Les traces sont disponibles dès le premier appel.

Exemple
AWS CLI/boto3

Les traces, les journaux et les métriques passent CloudWatch par le rôle d'exécution du harnais. Consultez-les dans le tableau de bord de l'AgentCore observabilité ou effectuez des requêtes par programmation via les CloudWatch journaux et les API. X-Ray

Avant de voir des traces, activez la recherche de transactions dans CloudWatch (une seule fois par compte). Voir AgentCore Observability Getting Started pour plus de détails sur la configuration.

AgentCore CLI
# Stream logs
agentcore logs --harness research-agent

# Filter
agentcore logs --harness research-agent --since 1h --level error

# List recent traces
agentcore traces list --harness research-agent

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

En savoir plus : Vue d'ensemble de l'observabilité · métriques · télémétrie

CloudTrail

Les opérations du harnais sont enregistrées AWS CloudTrail sous forme d'événements de gestion (plan de contrôle) et d'événements de données (plan de données). Dans CloudTrail, les ressources du harnais apparaissent sous le type de AWS::BedrockAgentCore::Runtime ressource plutôt que sous le type spécifique du harnais. Harness est une abstraction gérée sur AgentCore Runtime, et les CloudTrail événements reflètent la ressource d'exécution sous-jacente pour des raisons de cohérence.

Tous les CloudTrail événements liés au harnais utilisent resources.type =AWS::BedrockAgentCore::Runtime. Les noms des événements sont les suivants :

  • CreateHarness,UpdateHarness,DeleteHarness,GetHarness, ListHarnesses (événements de gestion)

  • InvokeAgentRuntime, InvokeAgentRuntimeCommand (événements liés aux données)

Note

Les opérations du plan de données apparaissent au fur InvokeAgentRuntime et InvokeAgentRuntimeCommand à mesure CloudTrail, conformément à l'API Runtime sous-jacente. Le resources.ARN champ contient l'ARN du harnais pour les événements du plan de contrôle et l'ARN d'exécution pour les événements du plan de données.

Contrôlez les coûts avec des limites

Définissez des limites strictes afin qu'un agent fugitif ne puisse pas épuiser les ressources :

  • maxIterations- reasoning/action cycles par invocation. Par défaut 75.

  • timeoutSeconds- délai d'expiration de l'horloge murale pour une seule invocation. Par défaut : 3600.

  • maxTokens- budget symbolique par invocation. Par défaut N/A.

  • idleRuntimeSessionTimeout- combien de temps une microVM inactive reste chaude. Par défaut 900.

  • maxLifetime- durée de vie maximale d'une session microVM. Par défaut : 28800.

Toutes les limites sont facultatives ; omettez-les pour utiliser les valeurs par défaut du service. Le harnais étant soutenu par AgentCore Runtime, les invocations du harnais sont également soumises à des quotas de service Runtime. Pour plus d'informations, consultez les sections AgentCore Harness Service Quotas et AgentCore Runtime Service Quotas.

Exemple
AWS CLI/boto3
aws bedrock-agentcore-control update-harness \
  --harness-id "MyHarness-UuFdkQoXSL" \
  --max-iterations 50 \
  --timeout-seconds 1800 \
  --max-tokens 8192

Ou annuler une seule invocation en transmettant ou maxIterations maxTokens en timeoutSeconds entrant. invoke_harness

AgentCore CLI

Définissez les valeurs par défaut :

agentcore add harness --name bounded-agent \
  --max-iterations 50 --timeout 1800 --max-tokens 8192 \
  --truncation-strategy sliding_window \
  --idle-timeout 600 --max-lifetime 14400
agentcore deploy

Le --truncation-strategy drapeau accepte sliding_window ousummarization. Les --max-lifetime indicateurs --idle-timeout et fixent les limites du cycle de vie en secondes.

Annulation sur un seul appel :

agentcore invoke --harness bounded-agent --max-iterations 20 --harness-timeout 600 \
  "Quick lookup: what's the weather in Seattle?"

Étiquettes

Appliquez des balises à votre harnais pour la répartition des coûts et le contrôle d'accès.

Exemple
AWS CLI/boto3
aws bedrock-agentcore-control create-harness \
  --harness-name "MyHarness" \
  --execution-role-arn "arn:aws:iam::123456789012:role/MyHarnessRole" \
  --tags '{"team": "platform", "environment": "staging"}'
AgentCore CLI

Définissez les balises dans harness.json :

{
  "tags": {
    "team": "platform",
    "environment": "staging"
  }
}

Courez agentcore deploy pour postuler.

Les balises sont transmises aux CloudFormation ressources déployées.

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