Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Memanggil agen AgentCore Runtime

InvokeAgentRuntimeOperasi ini memungkinkan Anda mengirim permintaan ke titik akhir AgentCore Runtime tertentu yang diidentifikasi oleh Nama Sumber Daya Amazon (ARN) dan menerima respons streaming yang berisi keluaran agen. API mendukung manajemen sesi melalui pengenal sesi, memungkinkan Anda mempertahankan konteks percakapan di beberapa interaksi. Anda dapat menargetkan titik akhir agen tertentu menggunakan kualifikasi opsional.

Untuk menelep InvokeAgentRuntime on, Anda memerlukan bedrock-agentcore:InvokeAgentRuntime izin. Dalam panggilan Anda juga dapat meneruskan token pembawa yang dapat digunakan agen untuk otentikasi pengguna.

InvokeAgentRuntimeOperasi menerima payload permintaan Anda sebagai data biner hingga ukuran 100 MB dan mengembalikan respons streaming yang mengirimkan potongan data secara real-time saat agen memproses permintaan Anda. Pendekatan streaming ini memungkinkan Anda untuk menerima hasil parSIAL segera daripada menunggu respons lengkap, menjadikannya ideal untuk aplikasi interaktif.

Untuk menjalankan perintah shell (seperti menjalankan pengujian, operasi git, atau pengaturan lingkungan) dalam sesi yang sama, gunakan perintah Execute shell dalam operasi sesi AgentCore Runtime. Kedua operasi bekerja pada runtime dan sesi agen yang sama.

Jika Anda berencana mengintegrasikan agen Anda dengan OAuth, Anda tidak dapat menggunakan AWS SDK untuk menelepon. InvokeAgentRuntime Sebagai gantinya, buat permintaan HTTPS ke InvokeAgentRuntime. Untuk informasi selengkapnya, lihat Meng autentikasi dan mengotorisasi dengan Auth Inbound dan Auth Outbound.

Memanggil agen streaming

Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan boto3 untuk memanggil runtime agen:

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)

Memanggil agen multi-modal

Anda dapat menggunakan InvokeAgentRuntime operasi untuk mengirim permintaan multi-modal yang mencakup teks dan gambar. Contoh berikut menunjukkan cara memanggil agen multi-modal:

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
)

Manajemen sesi

InvokeAgentRuntimeOperasi mendukung manajemen sesi melalui runtimeSessionId parameter. Dengan menyediakan pengenal sesi yang sama di beberapa permintaan, Anda dapat mempertahankan konteks percakapan, memungkinkan agen untuk mereferensikan interaksi sebelumnya.

Untuk memulai percakapan baru, buat pengenal sesi unik. Untuk melanjutkan percakapan yang sudah ada, gunakan pengenal sesi yang sama dari permintaan sebelumnya. Pendekatan ini memungkinkan Anda untuk membangun aplikasi interaktif yang mempertahankan konteks dari waktu ke waktu.

Penanganan kesalahan

Saat menggunakan InvokeAgentRuntime operasi, Anda mungkin mengalami berbagai kesalahan. Berikut adalah beberapa kesalahan umum dan cara menanganinya:

Terapkan penanganan kesalahan yang tepat dalam aplikasi Anda untuk memberikan pengalaman pengguna yang lebih baik dan memecahkan masalah secara efektif.

Praktik terbaik

Ikuti praktik terbaik ini saat menggunakan InvokeAgentRuntime operasi: