AgentCore 瀏覽器入門

AgentCore 瀏覽器可讓您的代理程式透過受管 Chrome 瀏覽器與網頁互動。在本指南中，您將建立 AI 代理程式，在 5 分鐘內導覽網站並擷取資訊。

先決條件

開始之前，請確定您已：

IAM 許可

將此政策連接至您的 IAM 身分。在 IAM 主控台中，尋找您的使用者或角色，選擇新增許可 > 建立內嵌政策 ，切換到 JSON 檢視，然後貼上：

{
"Version":"2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Sid": "BedrockAgentCoreBrowserFullAccess",
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "bedrock-agentcore:CreateBrowser",
                "bedrock-agentcore:ListBrowsers",
                "bedrock-agentcore:GetBrowser",
                "bedrock-agentcore:DeleteBrowser",
                "bedrock-agentcore:StartBrowserSession",
                "bedrock-agentcore:ListBrowserSessions",
                "bedrock-agentcore:GetBrowserSession",
                "bedrock-agentcore:StopBrowserSession",
                "bedrock-agentcore:UpdateBrowserStream",
                "bedrock-agentcore:ConnectBrowserAutomationStream",
                "bedrock-agentcore:ConnectBrowserLiveViewStream"
            ],
            "Resource": "arn:aws:bedrock-agentcore:<Region>:++<account_id>++:browser/*"
        },
        {
            "Sid": "BedrockModelAccess",
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "bedrock:InvokeModel",
                "bedrock:InvokeModelWithResponseStream"
            ],
            "Resource": [
                "*"
            ]
        }
    ]
}

步驟 1：安裝相依性

pip install bedrock-agentcore strands-agents strands-agents-tools playwright nest-asyncio

步驟 2：建立您的代理程式

建立名為 browser_agent.py 的檔案：

from strands import Agent
from strands_tools.browser import AgentCoreBrowser

# Initialize the Browser tool
browser_tool = AgentCoreBrowser(region="<Region>")

# Create an agent with the Browser tool
agent = Agent(tools=[browser_tool.browser])

# Test the agent with a web search prompt
prompt = "what are the services offered by Bedrock AgentCore? Use the documentation link if needed: https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/what-is-bedrock-agentcore.html"
print(f"\n\nPrompt: {prompt}\n\n")

response = agent(prompt)
print("\n\nAgent Response:")
print(response.message["content"][0]["text"])

步驟 3：執行代理程式

python browser_agent.py

您應該會看到客服人員瀏覽網站，並傳回 AgentCore 服務的詳細資訊。如果您遇到錯誤，請驗證您的 IAM 許可、模型存取和 AWS 登入資料。

步驟 4：即時檢視瀏覽器工作階段

代理程式執行時，您可以透過 AWS 主控台即時觀看：

即時檢視提供具有互動式控制項的即時影片串流，以從自動化接管或釋放控制。

標記您的資源

使用 AgentCore 瀏覽器後，請在 AWS 主控台中檢視您的資源：

後續步驟

現在您已讓 AgentCore 瀏覽器運作，請探索這些進階功能：