Amazon Bedrock AgentCore 수명 주기 설정 구성

CreateAgentRuntime에 대한 LifecycleConfiguration 입력 파라미터를 사용하면 Amazon Bedrock AgentCore 런타임에서 런타임 세션 및 리소스의 수명 주기를 관리할 수 있습니다. 이 구성은 유휴 세션을 자동으로 정리하고 장기 실행 인스턴스가 리소스를 무기한 사용하지 못하도록 하여 리소스 사용률을 최적화하는 데 도움이 됩니다.

UpdateAgentRuntime 작업을 사용하여 기존 AgentCore 런타임에 대한 수명 주기 설정을 구성할 수도 있습니다.

구성 속성

제약 조건

기본 동작

LifecycleConfiguration이 제공되지 않거나 null 값을 포함하는 경우 플랫폼은 다음 로직을 적용합니다.

기본값

수명 주기 구성을 사용하여 AgentCore 런타임 생성

AgentCore 런타임을 생성할 때 수명 주기 구성을 지정할 수 있습니다.

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}")

AgentCore 런타임의 수명 주기 구성 업데이트

기존 AgentCore 런타임의 수명 주기 구성을 업데이트할 수 있습니다.

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}")

AgentCore 런타임의 수명 주기 구성 가져오기

기존 AgentCore 런타임에 대한 수명 주기 구성을 가져올 수 있습니다.

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)

검증 및 제약 조건

수명 주기 구성에는 잘못된 구성을 방지하기 위한 검증 규칙 및 제약 조건이 포함됩니다.

일반적인 검증 오류

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

검증 도우미 함수

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

    # Check range constraints
    if not (1 <= idle_timeout <= 28800):
        errors.append(f"idleRuntimeSessionTimeout must be between 1 and 28800 seconds")

    if not (1 <= max_lifetime <= 28800):
        errors.append(f"maxLifetime must be between 1 and 28800 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")

수명 주기 설정 및 런타임 세션

정의한 수명 주기 구성 설정은 각 개별 런타임 세션에 적용됩니다. 특정 runtimeSessionId를 사용하여 에이전트를 호출하면 AgentCore 런타임은 해당 세션에 대한 전용 microVM을 프로비저닝합니다. 수명 주기 제한 시간( idleRuntimeSessionTimeout 및 maxLifetime )은 해당 특정 microVM 인스턴스의 수명 주기를 제어합니다.

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()
)

수명 주기 설정 및 세션에 대한 요점:

모범 사례

최적의 리소스 사용률 및 사용자 경험을 위해 수명 주기 설정을 구성할 때 다음 모범 사례를 따르세요.

권장 사항

일반적인 패턴