View a markdown version of this page

直接使用 AgentCore Code Interpreter - Amazon Bedrock AgentCore
步驟 1：選擇您的方法並安裝相依性步驟 2：執行程式碼

直接使用 AgentCore Code Interpreter

下列各節說明如何在沒有代理程式架構的情況下直接使用 Amazon Bedrock AgentCore Code Interpreter。當您想要以程式設計方式執行特定程式碼片段時，這特別有用。在完成本節中的範例之前，請參閱先決條件。

步驟 1：選擇您的方法並安裝相依性

Amazon Bedrock AgentCore 提供兩種與 AgentCore Code Interpreter 互動的方式：使用高階 SDK 用戶端或直接使用 boto3。

  • SDK 用戶端 ： bedrock_agentcore SDK 提供簡化的界面，可處理工作階段管理詳細資訊。對大多數應用程式使用此方法。

  • Boto3 用戶端 ： AWS 開發套件可讓您直接存取 AgentCore Code Interpreter API 操作。當您需要精細控制工作階段組態，或想要與現有的 boto3 型應用程式整合時，請使用此方法。

建立專案資料夾 （如果您之前沒有建立） 並安裝必要的套件：

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

在 Windows 上，使用： .venv\Scripts\activate

安裝必要的套件：

pip install bedrock-agentcore boto3

這些套件提供：

  • bedrock-agentcore ：適用於 Amazon Bedrock AgentCore 的工具開發套件，包括 AgentCore Code Interpreter

  • boto3 ： AWS SDK for Python (Boto3) 以建立、設定和管理 AWS 服務

步驟 2：執行程式碼

選擇下列其中一種方法來使用 AgentCore Code Interpreter 執行程式碼：

注意

將 取代<Region>為您實際 AWS 的區域 （例如 us-east-1或 us-west-2 )。

範例
SDK Client

  1. 建立名為 的檔案direct_code_execution_sdk.py，並新增下列程式碼：

    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()

    此程式碼：

    • 為您的區域建立 AgentCore Code Interpreter 用戶端

    • 啟動工作階段 （在執行程式碼之前需要）

    • 執行 Python 程式碼，並使用完整的事件詳細資訊串流結果

    • 停止工作階段以清除資源

      執行指令碼

      執行以下 命令：

      python direct_code_execution_sdk.py

      預期的輸出

      您應該會在輸出內容Hello World!!!中看到 JSON 回應，其中包含 的執行結果。

Boto3

  1. 建立名為 的檔案direct_code_execution_boto3.py，並新增下列程式碼：

    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}")

    此程式碼：

    • 為 bedrock-agentcore 服務建立 boto3 用戶端

    • 啟動具有 900 秒逾時的 AgentCore Code Interpreter 工作階段

    • 使用工作階段 ID 執行 Python 程式碼

    • 剖析串流回應以擷取文字輸出

    • 適當地停止工作階段以釋出資源

      boto3 方法需要明確的工作階段管理。您必須在執行程式碼start_code_interpreter_session之前和stop_code_interpreter_session完成後呼叫 。

      執行指令碼

      執行以下 命令：

      python direct_code_execution_boto3.py

      預期的輸出

      您應該會看到Hello World!!!列印為程式碼執行的結果，以及工作階段 ID 資訊。