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将线束导出到代码 - Amazon Bedrock AgentCore
何时使用导出今天支持什么CLI 使用情况出口_ NOTES.md部署选项

将线束导出到代码

将线束导出到代码采用托管线束配置，并使用 Strands 框架生成等效代理作为可编辑的 Python 源代码。生成的代理是普通的 AgentCore 运行时代理：您拥有代码，可以自由修改它，并像任何其他代理一样部署它。生成的代理反映了该工具的模型、工具、技能、内存、执行限制和文件系统挂载。

何时使用导出

当您有可用的安全带并且想要：时，请使用导出：

  • 超出线束配置允许的范围进行自定义-添加自定义工具逻辑、更改代理循环 middleware/hooks、注入或集成线束未公开的库

  • 拥有代码 ——从声明式配置移动到由你控制、查看和版本控制的源代码，就像应用程序的其余部分一样。

  • 完成原型 ——从安全带快速开始，然后在准备投资人工维护的代理时出口。

如果安全带配置已经可以满足您的所有需求，则无需导出——继续将其作为安全带运行。

今天支持什么

  • 框架 ——Strands，Claude Agents SDK 等其他框架即将推出

  • 语言-仅限 Python

  • 构建类型- CodeZip （默认）和容器

利用生成的代理中携带的功能：

  • 模型提供者和配置（Bedrock、OpenAI、Gemini ——包括模型 ID 和 API 密钥引用）

  • 工具-远程 MCP 工具、网关、内联函数工具、 AgentCore 浏览器、 AgentCore 代码解释器、内置工具shell和file_operations工具

  • 内存

  • 执行限制

  • 会话截断

  • 技能（路径、S3、Git）

  • VPC 线束的文件系统挂载（会话存储、EFS、S3）

  • 授权方配置

CLI 使用情况

命令语法

例
AgentCore CLI
agentcore export harness --arn <arn> [options]

选项

标记 说明 默认

--arn <arn>

要导出的线束的 ARN（导出在当前 CLI 项目之外创建的线束时使用）

arn或name必填项

--name <name>

要导出的线束的名称（导出在同一 CLI 项目中创建的线束时使用）

arn或name必填项

--target-agent-name <name>

生成的运行时代理的名称

<harnessName>Agent

--build <type>

版本类型：CodeZip或 Container

CodeZip

--json

以 JSON 格式输出结果

False

示例

使用默认值进行基本导出：

例
AgentCore CLI
# Export harness with ARN - generates MyHarnessAgent using CodeZip
agentcore export harness --arn arn:aws:bedrock-agentcore:us-east-1:123456789012:harness/MyHarness
# Export harness created within CLI project - generates MyHarnessAgent using CodeZip
agentcore export harness --name MyHarness
# Export with a custom agent name
agentcore export harness --name MyHarness --target-agent-name MyProductionAgent
# Export as a Container build (generates Dockerfile)
agentcore export harness --name MyHarness --build Container
Interactive

agentcore export harness不运行--name以启动交互式导出向导。

  1. 如果项目有多个线束，请选择要导出的线束。（使用单个安全带，向导会跳过此步骤。）

    选择要导出的线束

  2. 输入生成的运行时代理的名称，或接受默认名称<harness>Agent。

    命名生成的运行时代理

  3. 选择构建类型：CodeZip（将 Python 源代码打包为 zip，默认）或容器（通过 ECR 构建 Docker 镜像和 CodeBuild）。

    选择构建类型

  4. 查看导出配置并确认。

    查看并确认导出

导出后，进行查看EXPORT_NOTES.md，然后运行agentcore deploy以部署生成的代理。

导出后

使用 AgentCore CLI 部署生成的运行时代理。

例
AgentCore CLI
agentcore deploy

导出的代理是作为普通运行时添加的，因此它会与 AgentCore CLI 项目的其余部分一起部署。

出口_ NOTES.md

每次导出后，EXPORT_NOTES.md都会写出需要手动跟进的物品。Export 会将注释写到代理目录中的 EXPORT_NOTES.md ，列出每个项目、需要注意的原因以及要做什么。在部署NOTES.md 之前，请务必阅读导出_。

部署选项

导出后，您可以将代理部署到多个托管环境：

  • AgentCore 运行时（托管）-agentcore deploy 用于在运行时中托管， AgentCore 运行时会自动管理基础架构、扩展和凭据配置。

  • Self-hosted-将生成的 Python 代理部署到任何支持 Python 3.12+ 版本的地方：

    • AWS 服务：Lambda、、EC2 ECS/Fargate

    • Kubernetes 集群

    • On-premise 服务器

    • 任何容器化环境