使用亚马逊 Bedrock 自动生成 Lambda 测试事件 AgentCore

克隆存储库。

将 GitHub 存储库克隆到本地系统并导航到项目目录：

git clone https://github.com/aws-samples/sample-lambda-test-event-generator.git

cd sample-lambda-test-event-generator

该存储库包含 Python 应用程序、 CloudFormation 模板和配置文件。

配置 AWS 证书。

配置您的 AWS 证书，以使 AWS CLI 能够与您的 AWS 账户进行交互，并使应用程序能够访问您要测试的 Lambda 函数。

您可以使用 AWS CLI 配置命令执行此操作：

aws configure

当系统提示时，请提供以下信息：

使用部署基础架构 CloudFormation。

创建了什么：

导出配置变量。

将 CloudFormation 堆栈输出中的所有值导出为环境变量：

export AGENTCORE_ROLE_ARN=$(aws cloudformation describe-stacks \
      --stack-name lambda-test-generator-infra \
      --query 'Stacks[0].Outputs[?OutputKey==`AgentCoreExecutionRoleArn`].OutputValue' \
      --output text)

export DISCOVERY_URL=$(aws cloudformation describe-stacks \
      --stack-name lambda-test-generator-infra \
      --query 'Stacks[0].Outputs[?OutputKey==`DiscoveryUrl`].OutputValue' \
      --output text)

export CLIENT_ID=$(aws cloudformation describe-stacks \
      --stack-name lambda-test-generator-infra \
      --query 'Stacks[0].Outputs[?OutputKey==`ClientId`].OutputValue' \
      --output text)

export DYNAMODB_TABLE=$(aws cloudformation describe-stacks \
      --stack-name lambda-test-generator-infra \
      --query 'Stacks[0].Outputs[?OutputKey==`DynamoDBTableName`].OutputValue' \
      --output text)

export COGNITO_POOL_ID=$(aws cloudformation describe-stacks \
      --stack-name lambda-test-generator-infra \
      --query 'Stacks[0].Outputs[?OutputKey==`UserPoolId`].OutputValue' \
      --output text)

export BEDROCK_GUARDRAIL_ID=$(aws cloudformation describe-stacks \
  --stack-name lambda-test-generator-infra \
  --query 'Stacks[0].Outputs[?OutputKey==`BedrockGuardrailId`].OutputValue' \
  --output text)

export BEDROCK_GUARDRAIL_VERSION=$(aws cloudformation describe-stacks \
  --stack-name lambda-test-generator-infra \
  --query 'Stacks[0].Outputs[?OutputKey==`BedrockGuardrailVersion`].OutputValue' \
  --output text)

这些变量将在后续步骤中用于 AgentCore 配置和创建 .env 文件。

创建虚拟环境。

配置和部署 AgentCore。

为本地开发创建 .env 文件。

在项目根目录中创建包含所有配置值的 .env 文件：

cat > .env << EOF
AWS_REGION=us-east-1
DYNAMODB_TABLE_NAME=$DYNAMODB_TABLE
COGNITO_POOL_ID=$COGNITO_POOL_ID
COGNITO_CLIENT_ID=$CLIENT_ID
COGNITO_REGION=us-east-1
AGENTCORE_ENDPOINT=$AGENTCORE_ENDPOINT
BEDROCK_GUARDRAIL_ID=$BEDROCK_GUARDRAIL_ID
BEDROCK_GUARDRAIL_VERSION=$BEDROCK_GUARDRAIL_VERSION
EOF

测试与 AWS 服务的连接：

aws dynamodb describe-table --table-name $DYNAMODB_TABLE
aws bedrock list-foundation-models --region us-east-1

这两个命令都应返回成功的响应。如果您遇到权限错误，请验证 IAM 策略的配置是否正确。

创建新的 Cognito 用户。

出于安全考虑，Cognito 用户池配置为仅限管理员创建的用户，因此用户无法自行注册。使用从 CloudFormation 堆栈输出中导出的 Cognito 池 ID 和客户端 ID 通过 AWS CLI 创建用户。创建新用户（user@example.com替换为您的电子邮件）：

aws cognito-idp admin-create-user \
  --user-pool-id $COGNITO_POOL_ID \
  --username user@example.com \
  --user-attributes Name=email,Value=user@example.com Name=email_verified,Value=true \
  --temporary-password '[PASSWORD]!' \
  --region us-east-1

设置永久密码（至少 8 个字符，必须包含大写、小写和数字）：

aws cognito-idp admin-set-user-password \
  --user-pool-id $COGNITO_POOL_ID \
  --username user@example.com \
  --password '[PASSWORD]!' \
  --permanent \
  --region us-east-1

在下一步中，使用这些凭据通过 Streamlit 用户界面登录。

启动 Streamlit 用户界面。

启动应用程序：

streamlit run app.py

用户界面将在您的默认浏览器中打开，网址为 http://localhost:8501

使用在上一步中创建的凭据登录

配置生成选项

在 UI 中，配置以下选项：

生成测试用例。

单击 “生成测试用例” 按钮。系统将：

查看生成的测试。

查看每个生成的测试用例，其中包括：

提供反馈。

对于每个测试用例，提供反馈：

要接受测试用例，请执行以下操作：

要拒绝测试用例，请执行以下操作：

将反馈保存到存储器中。

查看所有测试用例后：

反复进行改进。

为同一功能再生成 2-3 次测试以提高质量：

直接调用 AgentCore API。

要实现自动化和集成，请使用带有 Cognito 身份验证的 API 调用直接调用 AgentCore 后端。

获取 Cognito 代币：

TOKEN=$(agentcore identity get-cognito-inbound-token)

调用测试生成：

agentcore invoke --bearer-token "$TOKEN" '{"action": "generate_test_cases", "function_name": "your-lambda-function", "num_test_cases": 10,"custom_instructions": "Focus on authentication scenarios", "target_filter": "validate_user","ignore_patterns": ["tests/", "*.test.js"] }'

或者使用 curl：

curl -X POST "$AGENTCORE_ENDPOINT" \ -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "action": "generate_test_cases", "function_name": "your-lambda-function", "num_test_cases": 10}'

监控 DynamoDB 模式并跟踪成本。

删除已部署的资源。

要删除所有已部署的资源，请执行以下操作：

删除代 AgentCore 理：

agentcore destroy

删除 CloudFormation 堆栈（删除 DynamoDB 表、Cognito 用户池和 IAM 角色）：

aws cloudformation delete-stack 
\ --stack-name lambda-test-generator-infra 
\ --region us-east-1