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Defina as configurações do ciclo de AgentCore vida do Amazon Bedrock

O parâmetro LifecycleConfiguration de entrada CreateAgentRuntime permite gerenciar o ciclo de vida de sessões e recursos de tempo de execução no Amazon Bedrock AgentCore Runtime. Essa configuração ajuda a otimizar a utilização de recursos limpando automaticamente as sessões ociosas e impedindo que instâncias de longa execução consumam recursos indefinidamente.

Você também pode definir as configurações do ciclo de vida de um AgentCore Runtime existente com a UpdateAgentRuntime operação.

Atributos de configuração

Restrições

Comportamento padrão do

Quando não LifecycleConfiguration é fornecido ou contém valores nulos, a plataforma aplica a seguinte lógica:

Valores padrão de

Crie um AgentCore tempo de execução com a configuração do ciclo de vida

Você pode especificar uma configuração de ciclo de vida ao criar um AgentCore Runtime.

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}")

Atualizar a configuração do ciclo de vida de um Runtime AgentCore

Você pode atualizar a configuração do ciclo de vida de um Runtime existente AgentCore .

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}")

Obtenha a configuração do ciclo de vida para um Runtime AgentCore

Você pode obter a configuração do ciclo de vida de um Runtime existente AgentCore .

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)

Validação e restrições

A configuração do ciclo de vida inclui regras de validação e restrições para evitar configurações inválidas. Se sua solicitação violar alguma das regras a seguir, ela falhará com umValidationException:

Erros comuns de validação

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

Função auxiliar de validação

MICROVM_MAX_SECONDS = 28800     # 8 hours
INSTANCES_MAX_SECONDS = 1209600  # 14 days
MIN_SECONDS = 60


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

    # The maximum depends on the compute type of the runtime
    maximum = INSTANCES_MAX_SECONDS if uses_capacity_provider else MICROVM_MAX_SECONDS

    # Check range constraints
    if not (MIN_SECONDS <= idle_timeout <= maximum):
        errors.append(f"idleRuntimeSessionTimeout must be between {MIN_SECONDS} and {maximum} seconds")

    if not (MIN_SECONDS <= max_lifetime <= maximum):
        errors.append(f"maxLifetime must be between {MIN_SECONDS} and {maximum} 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")

Configurações do ciclo de vida e sessões de tempo de execução

As definições de configuração do ciclo de vida que você define são aplicadas a cada sessão individual de tempo de execução. Quando você invoca um agente com um agente específicoruntimeSessionId, o AgentCore Runtime provisiona uma microVM dedicada para essa sessão. Os tempos limite do ciclo de vida (idleRuntimeSessionTimeoutemaxLifetime) governam o ciclo de vida dessa instância específica de microVM.

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()
)

Pontos-chave sobre configurações e sessões do ciclo de vida:

Práticas recomendadas

Siga essas práticas recomendadas ao definir as configurações do ciclo de vida para otimizar a utilização dos recursos e a experiência do usuário.

Recomendações

Padrões comuns