기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

# 정책 엔진에 정책 추가
<a name="add-policies-to-engine"></a>

정책 엔진에서 하나 이상의 정책을 생성하여 에이전트가 Amazon Bedrock AgentCore Gateway를 통해 엔터프라이즈 도구 및 데이터와 상호 작용하는 방식을 제어할 수 있습니다.

**참고**  
이전 단계의 정책 엔진 ID를 사용합니다. 검증 모드는 조사 결과 처리 방법을 제어합니다. 스키마 검사는 항상 검증 모드에 관계없이 실행됩니다.는 스키마 검사와 의미론적 검증을 모두 `FAIL_ON_ANY_FINDINGS` 실행하여 두 가지 중 하나가 결과를 생성하는 경우 정책을 거부합니다.는 스키마 검사만 `IGNORE_ALL_FINDINGS` 실행하며, 정책은 통과하는 한 수락됩니다. 검증 및 조사 결과 유형에 대한 자세한 내용은 [검증 및 테스트 정책을](policy-validate-policies.md) 참조하세요.

**참고**  
새 정책이 임시 정책인 경우 추가하면 엔진의 활성 임시 정책 세션이 무효화됩니다. 진행 중인 세션은 HTTP 409를 반환`ConflictException`하며 다시 시작해야 합니다. 자세한 내용은 [세션 무효화를 참조하세요](policy-temporal.md#policy-temporal-session-invalidation).

다음 방법 중 하나를 선택합니다.

**Example**  

1. 터미널에서 다음 코드를 실행하여 AWS CLI를 사용하여 정책을 생성합니다.

   ```
   aws bedrock-agentcore-control create-policy \
     --policy-engine-id my-policy-engine-id \
     --name my_policy \
     --validation-mode FAIL_ON_ANY_FINDINGS \
     --description "My Policy" \
     --definition '{
       "cedar": {
         "statement": "my-cedar-policy-statement"
       }
     }'
   ```

1. 다음 Python 코드는 AWS Python SDK(Boto3)를 사용하여 정책을 생성하는 방법을 보여줍니다.

   ```
   import boto3
   
   client = boto3.client('bedrock-agentcore-control')
   
   response = client.create_policy(
       policyEngineId='my-policy-engine-id',
       name='my_policy',
       validationMode='FAIL_ON_ANY_FINDINGS',
       description='My Policy',
       definition={
           'cedar': {
               'statement': 'my-cedar-policy-statement'
           }
       }
   )
   print(f"Policy ID: {response['policyId']}")
   ```