Distribuzione diretta del codice per Python

I passaggi seguenti consentono di distribuire il CodeZip progetto creato nella Fase 2. Per ulteriori informazioni, consulta Guida introduttiva all'interfaccia della riga di AgentCore comando. Uv è necessario per creare e impacchettare il progetto Python.

Dopo aver configurato l'agente utilizzandoagentcore create, usa il deploy comando per creare un pacchetto di distribuzione zip, caricarlo nel bucket specificato e distribuire l'agente.

agentcore deploy

Chiediamo all'agente di raccontare una barzelletta!

agentcore invoke "Tell me a joke"

La prima distribuzione richiede tempo per installare le dipendenze, ma i successivi aggiornamenti dell'agente ottimizzano questa situazione riutilizzando le dipendenze compresse

Gestione della configurazione

È possibile modificare la configurazione dell'agente in qualsiasi momento utilizzando i agentcore add comandi o modificando direttamente il file di agentcore/agentcore.json configurazione.

Il file di configurazione consente di aggiornare i parametri di distribuzione come la configurazione del VPC, i ruoli di esecuzione, i timeout delle sessioni e le impostazioni dell'autorizzazione OAuth.

Esegui agentcore per aprire la TUI, quindi seleziona deploy. La schermata di distribuzione mostra i progressi in tempo reale mentre convalida il progetto, sintetizza CloudFormation e fornisce le risorse: AWS

Al termine della distribuzione, utilizzalo agentcore invoke per testare il tuo agente.

Per scaricare una ruota compatibile con AgentCore Runtime, usi l'opzione uv --python-platform pip. AgentCore Runtime supporta solo l'architettura del set di istruzioni arm64, esegui il seguente comando. Sostituisci --python 3.x con la versione del runtime Python che stai utilizzando.

uv pip install \
--python-platform aarch64-manylinux2014 \
--python-version 3.13 \
--target=deployment_package \
--only-binary=:all: \
-r pyproject.toml

Crea un file .zip con le librerie installate nella radice del progetto.

cd deployment_package
zip -r ../deployment_package.zip .

Aggiungi il main.py file e gli altri file del pacchetto alla radice del file .zip.

cd ..
zip deployment_package.zip main.py

Dopo aver creato il pacchetto di distribuzione .zip, puoi utilizzarlo per creare un nuovo AgentCore Runtime o aggiornarne uno esistente. Puoi distribuire il tuo pacchetto .zip utilizzando l'API AgentCore Runtime, la console Runtime e AWS l'interfaccia a AgentCore riga di comando. La AgentCore CLI si occuperà dei passaggi precedenti per creare .zip.

Un archivio ZIP contenente le dipendenze di Linux arm64 deve essere caricato su S3 come prerequisito per Create Agent Runtime. Il codice seguente richiede che il bucket S3 specificato esista già. Segui la AWS documentazione qui riportata per creare un bucket usando boto3. Il codice boto3 che segue caricherà l'archivio di file .zip su un file s3 e creerà il runtime di Amazon Bedrock. AgentCore

import boto3

account_id = "your aws account id"
agent_name = "strands_10_23"

s3_client = boto3.client('s3', region_name='us-west-2')
print("Uploading deployment.zip to S3...")
s3_client.upload_file(
    'deployment_package.zip', # archive on file system
    f"bedrock-agentcore-code-{account_id}-us-west-2", # bucket name
    f"{agent_name}/deployment_package.zip", # prefix
    ExtraArgs={'ExpectedBucketOwner': account_id} # ownership check
)
print("Upload completed successfully!")
print(f"S3 Location: s3://bedrock-agentcore-code-{account_id}-us-west-2/{agent_name}/deployment_package.zip")

agentcore_client = boto3.client('bedrock-agentcore-control', region_name='us-west-2')
response = agentcore_client.create_agent_runtime(
    agentRuntimeName=agent_name,
    agentRuntimeArtifact={
        'codeConfiguration': {
            'code': {
                's3': {
                    'bucket': f"bedrock-agentcore-code-{account_id}-us-west-2",
                    'prefix': f"{agent_name}/deployment_package.zip"
                }
            },
            'runtime': 'PYTHON_3_13',
            'entryPoint': ['opentelemetry-instrument', 'main.py']
        } # if not adding otel dependency, remove opentelemetry-instrument from entrypoint array
    },
    networkConfiguration={"networkMode": "PUBLIC"},
    roleArn=f"arn:aws:iam::{account_id}:role/AmazonBedrockAgentCoreSDKRuntime-us-west-2",
    lifecycleConfiguration={
        'idleRuntimeSessionTimeout': 300,  # 5 min, configurable
        'maxLifetime': 1800                # 30 minutes, configurable
    },
)
print(f"Agent Runtime created successfully!")
print(f"Agent Runtime ARN: {response['agentRuntimeArn']}")
print(f"Status: {response['status']}")

Per ulteriori informazioni sull'invocazione di un agente a livello di codice, consulta Richiamare un agente a livello di codice. Richiama un agente a livello di codice

Puoi distribuire il tuo agente utilizzando la console Amazon Bedrock con supporto di runtime gestito. AgentCore La console fornisce un'interfaccia intuitiva per il caricamento di file ZIP e la configurazione delle impostazioni dell'agente.

Per eseguire la distribuzione utilizzando la console, crea innanzitutto il pacchetto di distribuzione seguendo i passaggi nella scheda Custom zip + boto3 sopra riportata sopra.

Crea un agente tramite console

Per creare il tuo agente:

Dalla home page degli agenti, scegli Host Agent

Scegli la tua selezione di sorgenti:

Configura le impostazioni dell'agente:

Scegli Create Agent da distribuire

Crea endpoint

Scegli Create Endpoint per creare un nuovo endpoint per il tuo agente. Il nome dell'endpoint e la versione associata saranno precompilati.

Endpoint del test

Seleziona un endpoint e scegli Test Endpoint per passare a quello per il Playground/Sandbox test.

Requisiti del ruolo di esecuzione

L'agente richiede un ruolo di esecuzione con le autorizzazioni appropriate. Per informazioni dettagliate sui ruoli e le autorizzazioni di esecuzione, consulta Autorizzazioni AgentCore di runtime. Il ruolo di esecuzione deve includere le autorizzazioni di AgentCore runtime di base di Amazon Bedrock, le autorizzazioni di accesso S3 per il pacchetto di distribuzione e le autorizzazioni Logs per l'osservabilità. CloudWatch

Per aggiornare AgentCore Runtime precedentemente distribuito, esegui:

agentcore deploy

Per interrompere una sessione in esecuzione prima di quella configurabile IdleRuntimeSessionTimeout (impostazione predefinita a 15 minuti) e risparmiare su eventuali costi irreversibili, utilizza l'operazione API. StopRuntimeSession La AgentCore CLI attualmente non supporta l'interruzione diretta delle sessioni.

Per eliminare tutte le risorse relative a un AgentCore Runtime, rimuovi prima tutte le risorse e poi esegui l'implementazione per eliminare le AWS risorse:

agentcore remove all
agentcore deploy

Il codice boto3 che segue aggiornerà un Runtime. AgentCore

import boto3

account_id = "your aws account id"
agent_name = "strands_10_23"

s3_client = boto3.client('s3', region_name='us-west-2')
print("Uploading deployment.zip to S3...")
s3_client.upload_file(
    'deployment_package.zip', # archive on file system
    f"bedrock-agentcore-code-{account_id}-us-west-2", # bucket name
    f"{agent_name}/deployment_package.zip", # prefix
    ExtraArgs={'ExpectedBucketOwner': account_id} # ownership check
)
print("Upload completed successfully!")
print(f"S3 Location: s3://bedrock-agentcore-code-{account_id}-us-west-2/{agent_name}/deployment_package.zip")

bedrock_agentcore_client = boto3.client('bedrock-agentcore-control', region_name='us-west-2')
response = bedrock_agentcore_client.update_agent_runtime(
    agentRuntimeId='<your-agent-id>',
    agentRuntimeArtifact={
        'codeConfiguration': {
            'code': {
                's3': {
                    'bucket': f"bedrock-agentcore-code-{account_id}-us-west-2",
                    'prefix': f"{agent_name}/deployment_package.zip"
                }
            },
            'runtime': 'PYTHON_3_13',
            'entryPoint': ['opentelemetry-instrument', 'main.py']
        } # if not adding otel dependency, remove opentelemetry-instrument from entrypoint array
    },
    networkConfiguration={"networkMode": "PUBLIC"},
    roleArn=f"arn:aws:iam::{account_id}:role/AmazonBedrockAgentCoreSDKRuntime-us-west-2"
)

print(f"Agent Runtime updated successfully!")
print(f"Agent Runtime ARN: {response['agentRuntimeArn']}")
print(f"Status: {response['status']}")

Per interrompere la sessione in esecuzione prima di quella configurabile IdleRuntimeSessionTimeout (impostazione predefinita a 15 minuti) e risparmiare su eventuali costi eccessivi, utilizza il seguente codice boto3:

import boto3

agent_core_client = boto3.client('bedrock-agentcore', region_name='us-west-2')
response = agent_core_client.stop_runtime_session(
    agentRuntimeArn='arn:aws:bedrock-agentcore:us-west-2:account-id:runtime/agent-name-suffix',
    runtimeSessionId='your-session-id',
    qualifier="DEFAULT"
)

Il codice boto3 che segue eliminerà il runtime di Amazon Bedrock e il file di archivio .zip in s3. AgentCore

import boto3

account_id = "your aws account id"
agent_name = "strands_10_23"

bedrock_agentcore_client = boto3.client('bedrock-agentcore-control', region_name='us-west-2')
print("Deleting Agent from Amazon Bedrock AgentCore Runtime!")
response = bedrock_agentcore_client.delete_agent_runtime(
    agentRuntimeId='<agent-id>'
)
print(f"Agent Runtime delete successfully!")
print(f"Status: {response['status']}")

s3_client = boto3.client('s3', region_name='us-west-2')
print("Deleting deployment archive from S3...")
s3_client.delete_object(
    Bucket=f"bedrock-agentcore-code-{account_id}-us-west-2",
    Key=f"{agent_name}/deployment_package.zip",
    ExpectedBucketOwner=account_id
)
print("Archive deleted successfully from S3!")

====== Agente di aggiornamento

Dalla pagina dei dettagli dell'agente, scegli Aggiorna hosting per creare una nuova versione con codice o configurazione aggiornati.

Aggiorna endpoint

Seleziona un endpoint dalla tabella Endpoints e scegli Modifica per aggiornare la descrizione o la versione associata.

Elimina endpoint

Seleziona un endpoint e scegli Elimina. Dovrai digitare «elimina» per confermare l'eliminazione.

Elimina agente

Dall'elenco o dalla pagina dei dettagli degli agenti, seleziona il tuo agente e scegli Elimina per rimuovere l'agente e tutte le risorse associate.