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Invoquer un agent AgentCore d'exécution

L'InvokeAgentRuntimeopération vous permet d'envoyer des requêtes à des points de terminaison AgentCore d'exécution spécifiques identifiés par leur Amazon Resource Name (ARN) et de recevoir des réponses en streaming contenant les résultats de l'agent. L'API prend en charge la gestion des sessions par le biais d'identifiants de session, ce qui vous permet de conserver le contexte des conversations lors de multiples interactions. Vous pouvez cibler des terminaux d'agent spécifiques à l'aide de qualificatifs facultatifs.

Pour appelerInvokeAgentRuntime, vous avez besoin d'bedrock-agentcore:InvokeAgentRuntimeautorisations. Lors de l'appel, vous pouvez également transmettre un jeton porteur que l'agent peut utiliser pour l'authentification des utilisateurs.

L'InvokeAgentRuntimeopération accepte la charge utile de votre demande sous forme de données binaires d'une taille maximale de 100 Mo et renvoie une réponse en streaming qui fournit des blocs de données en temps réel pendant que l'agent traite votre demande. Cette approche de diffusion en continu vous permet de recevoir des résultats partiels immédiatement au lieu d'attendre la réponse complète, ce qui la rend idéale pour les applications interactives.

Pour exécuter des commandes shell (telles que l'exécution de tests, des opérations git ou la configuration de l'environnement) dans la même session, utilisez l'opération Exécuter les commandes shell dans les sessions AgentCore d'exécution. Les deux opérations fonctionnent sur le même environnement d'exécution et la même session d'agent.

Si vous envisagez d'intégrer votre agent à OAuth, vous ne pouvez pas utiliser le AWS SDK pour appeler. InvokeAgentRuntime Envoyez plutôt une requête HTTPS à InvokeAgentRuntime. Pour plus d'informations, consultez Authentification et autorisation avec Inbound Auth et Outbound Auth.

Invoquer des agents de streaming

L'exemple suivant montre comment utiliser boto3 pour appeler l'exécution d'un agent :

import boto3
import json

# Initialize the Bedrock AgentCore client
agent_core_client = boto3.client('bedrock-agentcore')

# Prepare the payload
payload = json.dumps({"prompt": prompt}).encode()

# Invoke the agent
response = agent_core_client.invoke_agent_runtime(
    agentRuntimeArn=agent_arn,
    runtimeSessionId=session_id,
    payload=payload
)


# Process and print the response
if "text/event-stream" in response.get("contentType", ""):

    # Handle streaming response
    content = []
    for line in response["response"].iter_lines(chunk_size=10):
        if line:
            line = line.decode("utf-8")
            if line.startswith("data: "):
                line = line[6:]
                print(line)
                content.append(line)
    print("\nComplete response:", "\n".join(content))

elif response.get("contentType") == "application/json":
    # Handle standard JSON response
    content = []
    for chunk in response.get("response", []):
        content.append(chunk.decode('utf-8'))
    print(json.loads(''.join(content)))

else:
    # Print raw response for other content types
    print(response)

Invoquer des agents multimodaux

Vous pouvez utiliser cette InvokeAgentRuntime opération pour envoyer des requêtes multimodales incluant à la fois du texte et des images. L'exemple suivant montre comment invoquer un agent multimodal :

import boto3
import json
import base64

# Read and encode image
with open("image.jpg", "rb") as image_file:
    image_data = base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8')

# Prepare multi-modal payload
payload = json.dumps({
    "prompt": "Describe what you see in this image",
    "media": {
        "type": "image",
        "format": "jpeg",
        "data": image_data
 }
}).encode()

# Invoke the agent
response = agent_core_client.invoke_agent_runtime(
    agentRuntimeArn=agent_arn,
    runtimeSessionId=session_id,
    payload=payload
)

Gestion de session

L'InvokeAgentRuntimeopération prend en charge la gestion des sessions via le runtimeSessionId paramètre. En fournissant le même identifiant de session pour plusieurs demandes, vous pouvez conserver le contexte de la conversation, ce qui permet à l'agent de faire référence aux interactions précédentes.

Pour démarrer une nouvelle conversation, générez un identifiant de session unique. Pour poursuivre une conversation en cours, utilisez le même identifiant de session que celui utilisé pour les demandes précédentes. Cette approche vous permet de créer des applications interactives qui conservent le contexte au fil du temps.

Gestion des erreurs

Lors de l'utilisation de InvokeAgentRuntime l'opération, vous pouvez rencontrer diverses erreurs. Voici quelques erreurs courantes et la manière de les gérer :

Mettez en œuvre une gestion des erreurs appropriée dans votre application afin d'offrir une meilleure expérience utilisateur et de résoudre les problèmes de manière efficace.

Bonnes pratiques

Suivez les bonnes pratiques suivantes lors de l'utilisation de l'InvokeAgentRuntimeopération :