View a markdown version of this page

AgentCore harness vs Runtime - Batuan Dasar Amazon AgentCore
Perbedaan konseptualFitur gridTopik terkait

AgentCore harness vs Runtime

AgentCore harness dan AgentCore Runtime memecahkan bagian yang berbeda dari masalah yang sama. Halaman ini menjelaskan perbedaan konseptual dan memberikan perbandingan fitur demi fitur untuk membantu Anda memilih di antara keduanya.

Perbedaan konseptual

AgentCore Runtime adalah lingkungan hosting tanpa server. Anda membawa kode agen - ditulis dalam kerangka kerja apa pun atau tanpa kerangka kerja - membungkusnya dengan BedrockAgentCoreApp titik masuk AgentCore SDK, mengemasnya ke dalam wadah ARM64, mendorongnya ke Amazon ECR, dan menerapkan. Lingkaran orkestrasi adalah milikmu. Untuk menggunakan AgentCore primitif lainnya (Memory, Gateway, Browser, Code Interpreter, Outbound Identity), Anda memanggilnya dari kode Anda, biasanya melalui SDK. AgentCore Runtime menyediakan infrastruktur - isolasi, penskalaan, sesi, gerbang autentikasi, dan pipa observabilitas - sedangkan logika agen adalah kode yang Anda tulis.

AgentCore harness adalah harness agen terkelola - loop orkestrasi itu sendiri disediakan, didukung oleh Strands Agents. Anda mendeklarasikan apa agen itu (model, prompt sistem, alat, memori, batas) sebagai konfigurasi, dan AgentCore menjalankan loop. Sebagian besar fitur adalah bidang konfigurasi tunggal: mengganti model atau menambahkan alat adalah perubahan konfigurasi, bukan penerapan ulang. Harness adalah abstraksi terkelola yang berjalan di dalam Runtime - CloudTrail mencatat operasi harness di bawah. AWS::BedrockAgentCore::Runtime

Untuk hampir setiap fitur, polanya sama:

  • Harness - konfigurasi, tidak ada kode.

  • Runtime - Anda menulis kode, biasanya dengan AgentCore SDK ditambah kerangka kerja Anda.

Kisi di bawah ini membuat pengecualian per fitur eksplisit.

Fitur grid

Yang Didukung? kolom menggunakan legenda berikut:

  • ✅ - Didukung tanpa kode khusus yang diperlukan.

  • 🔵 - Didukung, tetapi Anda harus mempertahankan implementasi Anda sendiri.

  • 🟣 - Konfigurasi memungkinkannya, tetapi kode diperlukan untuk menggunakannya sepenuhnya.

  • ❌ - Tidak didukung.

Fitur/Kemampuan Harness: didukung? Harness: kode pelanggan diperlukan? Runtime: didukung? Runtime: kode pelanggan diperlukan?

Pemilihan model (Batuan Dasar/OpenAI/Gemini/LitellM)

✅

Tidak

🔵

Ya

Beralih penyedia model pertengahan sesi

✅

Tidak

🔵

Ya

Built-in shell dan file_operations alat-alat

✅

Tidak

🔵

Ya

Keterampilan Agen

✅

Tidak

🔵

Ya

Observabilitas

✅

Tidak

🔵

Ya

AgentCore Memori - jangka pendek

✅

Tidak

🔵

Ya

AgentCore Memori - jangka panjang (semantik, ringkasan, user-pref, episodik)

✅

Tidak

🔵

Ya

Per-user pelingkupan memori (ID aktor)

✅

Tidak

🔵

Ya

AgentCore Gerbang

✅

Tidak

🔵

Ya

AgentCore Browser

✅

Tidak

🔵

Ya

AgentCore Penerjemah Kode

✅

Tidak

🔵

Ya

Alat server MCP (jarak jauh)

✅

Tidak

🔵

Ya

Alat sebaris/sisi klien

🔵

Ya

🔵

Ya

Context-window pemotongan

✅

Tidak

🔵

Ya

Gambar kontainer kustom/lingkungan

🟣

Campuran

🟣

Campuran

Batas eksekusi (maxIterations,timeoutSeconds,maxTokens, idle/lifetime)

✅

Tidak

🔵

Ya

Sistem file - penyimpanan sesi yang dikelola layanan

✅

Tidak

✅

Tidak

Sistem file - titik akses EFS

✅

Tidak

✅

Tidak

Sistem file - titik akses file S3

✅

Tidak

✅

Tidak

Variabel-variabel lingkungan

✅

Tidak

✅

Tidak

Eksekusi perintah shell langsung (InvokeAgentRuntimeCommandAPI)

✅

Tidak

✅

Tidak

Autentikasi masuk - IAM (SiGv4)

✅

Tidak

✅

Tidak

Autentikasi masuk - OAuth

✅

Tidak

✅

Tidak

Autentikasi keluar/Brankas token identitas (kunci OAuth dan API)

✅

Tidak

🔵

Ya

Isolasi sesi

✅

Tidak

✅

Tidak

Jaringan VPC

✅

Tidak

✅

Tidak

Respons streaming

✅

Tidak

🔵

Ya

Pembuatan versi dan titik akhir

✅

Tidak

✅

Tidak

Pilihan kerangka agen

❌

N/A

🔵

Ya

Streaming dua arah

❌

N/A

🔵

Ya

Non-agent-loop pola (grafik, gaya alur kerja)

❌

N/A

🔵

Ya

Hook

❌

N/A

🔵

Ya

Topik terkait