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直接使用 AgentCore 代码解释器 - 亚马逊基岩 AgentCore
第 1 步：选择您的方法并安装依赖项第 2 步：执行代码

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

直接使用 AgentCore 代码解释器

以下部分向您展示如何在没有代理框架的情况下直接使用 Amazon Bedrock AgentCore 代码解释器。当你想以编程方式执行特定的代码片段时，这尤其有用。在阅读本节中的示例之前，请参阅先决条件。

第 1 步：选择您的方法并安装依赖项

Amazon Bedrock AgentCore 提供了两种与 AgentCore 代码解释器交互的方式：使用高级软件开发工具包客户端或直接使用 boto3。

  • SDK 客户端：bedrock_agentcoreSDK 提供了一个处理会话管理详细信息的简化界面。对大多数应用程序使用此方法。

  • Boto3 客户端： AWS SDK 允许您直接访问 AgentCore 代码解释器 API 操作。当您需要对会话配置进行精细控制或想要与现有的基于 boto3 的应用程序集成时，可使用此方法。

创建一个项目文件夹（如果你之前没有创建过）并安装所需的软件包：

mkdir agentcore-tools-quickstart
cd agentcore-tools-quickstart
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

在 Windows 上，使用：.venv\Scripts\activate

安装所需的软件包：

pip install bedrock-agentcore boto3

这些软件包提供：

  • bedrock-agentcore: 适用于亚马逊 Bedrock AgentCore 工具的软件开发工具包，包括 AgentCore 代码解释器

  • boto3: 用于创建、配置和管理服务的 Python AWS SDK (Boto3) AWS

第 2 步：执行代码

选择以下方法之一使用代码解释器执行 AgentCore 代码：

注意

<Region>替换为您的实际 AWS 区域（例如，us-east-1或us-west-2）。

例
SDK Client

  1. 创建一个名为的文件direct_code_execution_sdk.py并添加以下代码：

    from bedrock_agentcore.tools.code_interpreter_client import CodeInterpreter
import json

# Initialize the Code Interpreter client for your region
code_client = CodeInterpreter('<Region>')

# Start a Code Interpreter session
code_client.start()

try:
    # Execute Python code
    response = code_client.invoke("executeCode", {
        "language": "python",
        "code": 'print("Hello World!!!")'
    })

    # Process and print the response
    for event in response["stream"]:
        print(json.dumps(event["result"], indent=2))

finally:
    # Always clean up the session
    code_client.stop()

    这段代码：

    • 为您的地区创建 AgentCore 代码解释器客户端

    • 启动会话（执行代码前必需）

    • 执行 Python 代码并以完整的事件详细信息流式传输结果

    • 停止会话以清理资源

      运行脚本

      执行下面的 命令：

      python direct_code_execution_sdk.py

      预期产出

      您应该在输出内容Hello World!!!中看到一个包含执行结果的 JSON 响应。

Boto3

  1. 创建一个名为的文件direct_code_execution_boto3.py并添加以下代码：

    import boto3
import json

# Code to execute
code_to_execute = """
print("Hello World!!!")
"""

# Initialize the bedrock-agentcore client
client = boto3.client(
    "bedrock-agentcore",
    region_name="<Region>"
)

# Start a Code Interpreter session
session_response = client.start_code_interpreter_session(
    codeInterpreterIdentifier="aws.codeinterpreter.v1",
    name="my-code-session",
    sessionTimeoutSeconds=900
)
session_id = session_response["sessionId"]

print(f"Started session: {session_id}\n\n")

try:
    # Execute code in the session
    execute_response = client.invoke_code_interpreter(
        codeInterpreterIdentifier="aws.codeinterpreter.v1",
        sessionId=session_id,
        name="executeCode",
        arguments={
            "language": "python",
            "code": code_to_execute
        }
    )

    # Extract and print the text output from the stream
    for event in execute_response['stream']:
        if 'result' in event:
            result = event['result']
            if 'content' in result:
                for content_item in result['content']:
                    if content_item['type'] == 'text':
                        print(content_item['text'])

finally:
    # Stop the session when done
    client.stop_code_interpreter_session(
        codeInterpreterIdentifier="aws.codeinterpreter.v1",
        sessionId=session_id
    )
    print(f"\n\nStopped session: {session_id}")

    这段代码：

    • 为 bedrock-agentcore 服务创建 boto3 客户端

    • 以 900 AgentCore 秒的超时时间启动代码解释器会话

    • 使用会话 ID 执行 Python 代码

    • 解析流响应以提取文本输出

    • 正确停止会话以释放资源

      boto3 方法需要明确的会话管理。必须start_code_interpreter_session在执行代码之前和完成stop_code_interpreter_session时调用。

      运行脚本

      执行下面的 命令：

      python direct_code_execution_boto3.py

      预期产出

      您应该看到作为代码执行结果的Hello World!!!打印结果以及会话 ID 信息。