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AgentCore Harness vs. Runtime - Amazon Bedrock AgentCore

AgentCore Harness vs. Runtime

AgentCore harness e AgentCore Runtime risolvono parti diverse dello stesso problema. Questa pagina spiega la differenza concettuale e fornisce un confronto caratteristica per caratteristica per aiutarvi a scegliere tra di esse.

Differenza concettuale

AgentCore Runtime è un ambiente di hosting senza server. Il codice dell'agente, scritto in qualsiasi framework o nessun framework, lo racchiude nell'BedrockAgentCoreAppentrypoint dell' AgentCore SDK, lo impacchetta in un contenitore ARM64, lo invia ad Amazon ECR e lo distribuisci. Il ciclo di orchestrazione è tuo. Per utilizzare qualsiasi altra AgentCore primitiva (Memory, Gateway, Browser, Code Interpreter, Outbound Identity), la richiamate dal codice, in genere tramite l'SDK. AgentCore Runtime fornisce l'infrastruttura (isolamento, scalabilità, sessioni, autenticazione e sistema idraulico di osservabilità), mentre la logica dell'agente è il codice scritto dall'utente.

AgentCore harness è un cablaggio per agenti gestito: viene fornito il ciclo di orchestrazione stesso, alimentato da Strands Agents. L'utente dichiara cos'è l'agente (modello, prompt di sistema, strumenti, memoria, limiti) come configurazione ed esegue il ciclo. AgentCore La maggior parte delle funzionalità è costituita da un singolo campo di configurazione: cambiare modello o aggiungere uno strumento è una modifica alla configurazione, non una ridistribuzione. L'harness è un'astrazione gestita che viene eseguita all'interno di Runtime, in cui registra le operazioni di cablaggio. CloudTrail AWS::BedrockAgentCore::Runtime

Per quasi tutte le funzionalità, lo schema è lo stesso:

  • Harness: configurazione, nessun codice.

  • Runtime: si scrive codice, di solito con l' AgentCore SDK e il framework.

La griglia seguente rende esplicite le eccezioni per funzionalità.

Griglia delle funzionalità

Il supportato? le colonne utilizzano la seguente legenda:

  • ✅ - Supportato senza bisogno di codice personalizzato.

  • 🔵 - Supportato, ma è necessario mantenere la propria implementazione.

  • 🟣 - La configurazione lo abilita, ma è necessario del codice per utilizzarlo appieno.

  • ❌ - Non supportato.

Caratteristica/funzionalità Imbracatura: supportata? Imbracatura: è richiesto il codice cliente? Runtime: supportato? Runtime: codice cliente richiesto?

Selezione del modello (Bedrock/OpenAI/Gemini/LiteLLM)

No

🔵

Cambia fornitore di modelli a metà sessione

No

🔵

Built-in guscio e strumenti file_operations

No

🔵

Competenze degli agenti

No

🔵

Osservabilità

No

🔵

AgentCore Memoria: a breve termine

No

🔵

AgentCore Memoria: a lungo termine (semantica, riassuntiva, user-pref, episodica)

No

🔵

Per-user ambito della memoria (ID attore)

No

🔵

AgentCore Gateway

No

🔵

AgentCore browser

No

🔵

AgentCore Interprete di codice

No

🔵

Strumenti server MCP (remoti)

No

🔵

Strumenti in linea/lato client

🔵

🔵

Context-window troncamento

No

🔵

Immagine/ambiente del contenitore personalizzato

🟣

Misto

🟣

Misto

Limiti di esecuzione (maxIterationstimeoutSeconds,,maxTokens, idle/lifetime)

No

🔵

Filesystem: archiviazione delle sessioni gestita dal servizio

No

No

Filesystem - Punto di accesso EFS

No

No

Filesystem - Punto di accesso ai file S3

No

No

Variabili di ambiente

No

No

Esecuzione diretta dei comandi da shell (API) InvokeAgentRuntimeCommand

No

No

Autenticazione in entrata - IAM (SigV4)

No

No

Autenticazione in entrata - OAuth

No

No

Autenticazione in uscita/Identity token vault (chiavi OAuth e API)

No

🔵

Isolamento della sessione

No

No

Rete VPC

No

No

Streaming delle risposte

No

🔵

Versionamento ed endpoint

No

No

Scelta del framework degli agenti

N/A

🔵

Streaming bidirezionale

N/A

🔵

Non-agent-loop modelli (grafico, stile del flusso di lavoro)

N/A

🔵

Hook

N/A

🔵