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

Konfigurasikan pengaturan AgentCore siklus hidup Amazon Bedrock

Parameter LifecycleConfiguration input untuk CreateAgentRuntime memungkinkan Anda mengelola siklus hidup sesi runtime dan sumber daya di Amazon Bedrock AgentCore Runtime. Konfigurasi ini membantu mengoptimalkan pemanfaatan sumber daya dengan membersihkan sesi idle secara otomatis dan mencegah instans yang berjalan lama menghabiskan sumber daya tanpa batas waktu.

Anda juga dapat mengonfigurasi pengaturan siklus hidup untuk AgentCore Runtime yang ada dengan UpdateAgentRuntime operasi.

Atribut konfigurasi

Batasan

Perilaku default

Ketika tidak LifecycleConfiguration disediakan atau berisi nilai nol, platform menerapkan logika berikut:

Nilai default

Buat AgentCore Runtime dengan konfigurasi siklus hidup

Anda dapat menentukan konfigurasi siklus hidup saat membuat AgentCore Runtime.

import boto3

client = boto3.client('bedrock-agentcore-control', region_name='us-west-2')

try:
    response = client.create_agent_runtime(
        agentRuntimeName='my_agent_runtime',
        agentRuntimeArtifact={
            'containerConfiguration': {
                'containerUri': '123456789012.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/my-agent:latest'
            }
        },
        lifecycleConfiguration={
            'idleRuntimeSessionTimeout': 1800,  # 30 minutes, configurable
            'maxLifetime': 14400  # 4 hours
        },
        networkConfiguration={'networkMode': 'PUBLIC'},
        roleArn='arn:aws:iam::123456789012:role/AgentRuntimeRole'
    )

    print(f"Agent runtime created: {response['agentRuntimeArn']}")
except client.exceptions.ValidationException as e:
    print(f"Validation error: {e}")
except Exception as e:
    print(f"Error creating agent runtime: {e}")

Memperbarui konfigurasi siklus hidup untuk AgentCore Runtime

Anda dapat memperbarui konfigurasi siklus hidup untuk AgentCore Runtime yang ada.

import boto3

client = boto3.client('bedrock-agentcore-control', region_name='us-west-2')

agent_runtime_id = 'my_agent_runtime'

try:
    response = client.update_agent_runtime(
        agentRuntimeId=agent_runtime_id,
        agentRuntimeArtifact={
            'containerConfiguration': {
                'containerUri': '123456789012.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/my-agent:latest'
            }
        },
        networkConfiguration={'networkMode': 'PUBLIC'},
        roleArn='arn:aws:iam::123456789012:role/AgentRuntimeRole',
        lifecycleConfiguration={
            'idleRuntimeSessionTimeout': 600,   # 10 minutes
            'maxLifetime': 7200                 # 2 hours
        }
    )

    print("Lifecycle configuration updated successfully")
except client.exceptions.ValidationException as e:
    print(f"Validation error: {e}")
except client.exceptions.ResourceNotFoundException:
    print("Agent runtime not found")
except Exception as e:
    print(f"Error updating configuration: {e}")

Dapatkan konfigurasi siklus hidup untuk AgentCore Runtime

Anda bisa mendapatkan konfigurasi siklus hidup untuk AgentCore Runtime yang ada.

import boto3

client = boto3.client('bedrock-agentcore-control', region_name='us-west-2')

def get_lifecycle_config():
    try:
        response = client.get_agent_runtime(agentRuntimeId="my_agent_runtime")

        lifecycle_config = response.get('lifecycleConfiguration', {})
        idle_timeout = lifecycle_config.get('idleRuntimeSessionTimeout', 900)
        max_lifetime = lifecycle_config.get('maxLifetime', 28800)

        print(f"Current configuration:")
        print(f"  Idle timeout: {idle_timeout}s ({idle_timeout//60} minutes)")
        print(f"  Max lifetime: {max_lifetime}s ({max_lifetime//3600} hours)")

        return lifecycle_config

    except Exception as e:
        print(f"Error retrieving configuration: {e}")
        return None

# Usage
config = get_lifecycle_config()
print(config)

Validasi dan kendala

Konfigurasi siklus hidup mencakup aturan validasi dan batasan untuk mencegah konfigurasi yang tidak valid. Jika permintaan Anda melanggar salah satu aturan berikut, itu gagal denganValidationException:

Kesalahan validasi umum

import boto3

client = boto3.client('bedrock-agentcore-control', region_name='us-west-2')

try:
    client.create_agent_runtime(
        agentRuntimeName='invalid_config_agent',
        agentRuntimeArtifact={
            'containerConfiguration': {
                'containerUri': '123456789012.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/my-agent:latest'
            }
        },
        lifecycleConfiguration={
            'idleRuntimeSessionTimeout': 3600,  # 1 hour, configurable
            'maxLifetime': 1800                 # 30 minutes - INVALID!
        },
        networkConfiguration={'networkMode': 'PUBLIC'},
        roleArn='arn:aws:iam::123456789012:role/AgentRuntimeRole',
        )
except client.exceptions.ValidationException as e:
    print(f"Validation failed: {e}")
    # Output: idleRuntimeSessionTimeout must be less than or equal to maxLifetime

Fungsi pembantu validasi

MICROVM_MAX_SECONDS = 28800     # 8 hours
INSTANCES_MAX_SECONDS = 1209600  # 14 days
MIN_SECONDS = 60


def validate_lifecycle_config(idle_timeout, max_lifetime, uses_capacity_provider=False):
    """Validate lifecycle configuration before API call"""
    errors = []

    # The maximum depends on the compute type of the runtime
    maximum = INSTANCES_MAX_SECONDS if uses_capacity_provider else MICROVM_MAX_SECONDS

    # Check range constraints
    if not (MIN_SECONDS <= idle_timeout <= maximum):
        errors.append(f"idleRuntimeSessionTimeout must be between {MIN_SECONDS} and {maximum} seconds")

    if not (MIN_SECONDS <= max_lifetime <= maximum):
        errors.append(f"maxLifetime must be between {MIN_SECONDS} and {maximum} seconds")

    # Check relationship constraint
    if idle_timeout > max_lifetime:
        errors.append(f"idleRuntimeSessionTimeout ({idle_timeout}s) must be <= maxLifetime ({max_lifetime}s)")

    return errors

# Usage
errors = validate_lifecycle_config(3600, 1800)
if errors:
    for error in errors:
        print(f"Validation error: {error}")
else:
    print("Configuration is valid")

Pengaturan siklus hidup dan sesi runtime

Pengaturan konfigurasi siklus hidup yang Anda tentukan diterapkan ke setiap sesi runtime individu. Saat Anda memanggil agen dengan spesifikruntimeSessionId, AgentCore Runtime menyediakan microVM khusus untuk sesi itu. Batas waktu siklus hidup (idleRuntimeSessionTimeoutdanmaxLifetime) mengatur siklus hidup instance microVM tertentu.

import boto3
import json
import uuid

client = boto3.client('bedrock-agentcore', region_name='us-west-2')

# Each unique runtimeSessionId gets its own microVM with lifecycle settings applied
session_id_user_1 = str(uuid.uuid4())  # User 1's session
session_id_user_2 = str(uuid.uuid4())  # User 2's session

# First invocation for User 1 - creates new microVM with lifecycle timers
response1 = client.invoke_agent_runtime(
    agentRuntimeArn='arn:aws:bedrock-agentcore:us-west-2:123456789012:runtime/my-agent',
    runtimeSessionId=session_id_user_1,  # Dedicated microVM for this session
    payload=json.dumps({"prompt": "Hello from User 1"}).encode()
)

# First invocation for User 2 - creates separate microVM with its own lifecycle timers
response2 = client.invoke_agent_runtime(
    agentRuntimeArn='arn:aws:bedrock-agentcore:us-west-2:123456789012:runtime/my-agent',
    runtimeSessionId=session_id_user_2,  # Different microVM for this session
    payload=json.dumps({"prompt": "Hello from User 2"}).encode()
)

# Subsequent invocations to same session reuse the existing microVM
# The idle timeout resets with each invocation to the same session
response3 = client.invoke_agent_runtime(
    agentRuntimeArn='arn:aws:bedrock-agentcore:us-west-2:123456789012:runtime/my-agent',
    runtimeSessionId=session_id_user_1,  # Reuses User 1's existing microVM
    payload=json.dumps({"prompt": "Follow-up from User 1"}).encode()
)

Poin-poin penting tentang pengaturan siklus hidup dan sesi:

Praktik terbaik

Ikuti praktik terbaik ini saat mengonfigurasi pengaturan siklus hidup untuk pemanfaatan sumber daya dan pengalaman pengguna yang optimal.

Rekomendasi

Pola umum