As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.

Usando comandos de terminal com uma função de execução

Você pode criar uma ferramenta personalizada de interpretação de código com uma função de execução para upload/download arquivos do Amazon S3. Isso permite que seu código interaja com os buckets do S3 para armazenar e recuperar dados.

Pré-requisitos

Antes de criar um interpretador de código personalizado com acesso ao S3, você precisa:

Código de exemplo Python

Você pode implementar a integração com o S3 usando o boto3 (AWS SDK para Python). O exemplo a seguir usa boto3 para criar um interpretador de código personalizado com uma função de execução que pode fazer upload ou baixar arquivos do Amazon S3.

import boto3
import json
import time

REGION = "<Region>"
CP_ENDPOINT_URL = f"https://bedrock-agentcore-control.{REGION}.amazonaws.com"
DP_ENDPOINT_URL = f"https://bedrock-agentcore.{REGION}.amazonaws.com"

# Update the accountId to reflect the correct S3 path.
S3_BUCKET_NAME = "DOC-EXAMPLE-BUCKET"

bedrock_agentcore_control_client = boto3.client(
    'bedrock-agentcore-control',
    region_name=REGION,
    endpoint_url=CP_ENDPOINT_URL
)
bedrock_agentcore_client = boto3.client(
    'bedrock-agentcore',
    region_name=REGION,
    endpoint_url=DP_ENDPOINT_URL
)

unique_name = f"s3InteractionEnv_{int(time.time())}"
create_response = bedrock_agentcore_control_client.create_code_interpreter(
    name=unique_name,
    description="Combined test code sandbox",
    executionRoleArn="arn:aws:iam::123456789012:role/S3InteractionRole",
    networkConfiguration={
        "networkMode": "SANDBOX"
    }
)
code_interpreter_id = create_response['codeInterpreterId']
print(f"Created custom interpreter ID: {code_interpreter_id}")

session_response = bedrock_agentcore_client.start_code_interpreter_session(
    codeInterpreterIdentifier=code_interpreter_id,
    name="combined-test-session",
    sessionTimeoutSeconds=1800
)
session_id = session_response['sessionId']
print(f"Created session ID: {session_id}")

print(f"Downloading CSV generation script from S3")
command_to_execute = f"aws s3 cp s3://{S3_BUCKET_NAME}/generate_csv.py ."
response = bedrock_agentcore_client.invoke_code_interpreter(
    codeInterpreterIdentifier=code_interpreter_id,
    sessionId=session_id,
    name="executeCommand",
    arguments={
        "command": command_to_execute
    }
)

for event in response["stream"]:
    print(json.dumps(event["result"], default=str, indent=2))

print(f"Executing the CSV generation script")
response = bedrock_agentcore_client.invoke_code_interpreter(
    codeInterpreterIdentifier=code_interpreter_id,
    sessionId=session_id,
    name="executeCommand",
    arguments={
        "command": "python generate_csv.py 5 10"
    }
)

for event in response["stream"]:
    print(json.dumps(event["result"], default=str, indent=2))

print(f"Uploading generated artifact to S3")
command_to_execute = f"aws s3 cp generated_data.csv s3://{S3_BUCKET_NAME}/output_artifacts/"
response = bedrock_agentcore_client.invoke_code_interpreter(
    codeInterpreterIdentifier=code_interpreter_id,
    sessionId=session_id,
    name="executeCommand",
    arguments={
        "command": command_to_execute
    }
)

for event in response["stream"]:
    print(json.dumps(event["result"], default=str, indent=2))

print(f"Stopping the code interpreter session")
stop_response = bedrock_agentcore_client.stop_code_interpreter_session(
    codeInterpreterIdentifier=code_interpreter_id,
    sessionId=session_id
)

print(f"Deleting the code interpreter")
delete_response = bedrock_agentcore_control_client.delete_code_interpreter(
    codeInterpreterId=code_interpreter_id
)
print(f"Code interpreter status from response: {delete_response['status']}")
print(f"Clean up completed, script run successful")

Este exemplo mostra como: