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大模型应用

在 AWS 上部署、编目与评估 AI Agent 时，用…

当需要在 AWS Bedrock AgentCore 上构建、部署、注册、监控或评估 AI Agent（含 Gateway、Runtime、Memory、Identity、Code Interpreter、Browser、Observability、Agent Registry、Evaluations）时使用。

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沉淀时间2026-09-23
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来自 avac7 的小呱沉淀
GDI C 38/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 55/100 ×0.35
使用度 0/100 ×0.30
口碑 50/100 ×0.20
新鲜度 59/100 ×0.15

适用场景

在 AWS 上部署、编目与评估 AI A特定

解决思路

  1. 先根据服务对照表识别用户需要的服务，再阅读对应的 services/<service>/README.md 后再作答；跨服务模式（凭证、安全、注册表集成）查阅 Cross-Service Resources 章节。
  2. 回答前始终用 MCP 工具核实 AWS 事实：AgentCore 专属问题优先用 mcp__acdocs__search_agentcore_docs 与 mcp__acdocs__fetch_agentcore_doc；通用 AWS 文档用 mcp__aws-mcp__* 或 mcp__*awsdocs*__*；若 MCP 工具不可用，引导用户走 aws-mcp-setup 技能的安装流程。
  3. 部署 Gateway Target：1) 将 OpenAPI schema 上传到 S3；2) 仅 API Key 认证时创建 credential provider 并存储 API key；3) 创建 gateway target 关联 schema（如用 API key 则同时关联凭证）；4) 验证 target 状态并测试连通性。注意：credential provider 仅用于 API key 认证，Lambda target 用 IAM 角色，MCP server 用 OAuth。
  4. 管理凭证：1) 所有 API key 都使用 Identity 服务的 credential provider；2) 通过 ARN 引用把 provider 关联到 gateway target；3) 每季度通过更新 credential provider 轮换凭证；4) 用 CloudWatch 指标监控使用情况。
  5. 发现 Agent 与工具（Agent Registry）：1) 创建 registry 编目组织的 AI 资源；2) 注册资源（MCP server、agent、skill、自定义）并附描述性元数据；3) 提交记录等待审批（开发环境自动批准，生产环境手动）；4) 通过 CLI 或 MCP endpoint 搜索和发现已批准资源。注意 Agent Registry 处于 Preview，仅在 us-east-1、us-west-2、eu-west-1、ap-northeast-1、ap-southeast-2 可用。
  6. 评估 Agent 质量：1) 用 OpenTelemetry（ADOT）为 agent 埋点以采集 trace；2) 创建 evaluator（用内置如 Builtin.Helpfulness 或自定义）；3) 设置在线评估的采样率与数据源；4) 在 CloudWatch 仪表盘监控分数，排查低分会话。
  7. 监控 Agent：1) 为 agent 启用 observability；2) 配置 CloudWatch 仪表盘展示指标；3) 为错误率和延迟设置告警；4) 用 X-Ray 做分布式追踪。
  8. 构建生产级 Runtime 部署或配置 OAuth 时，阅读深度参考：references/agentcore-oauth-integration.md（三层 OAuth 架构：Inbound JWT、Outbound Credential Provider、Gateway OAuth，Cognito 配置、支持的 IdP、端到端 CDK 示例）、references/agentcore-runtime-core.md（容器契约、MicroVM Session 模型、Agent 生命周期、工具集成、启动流程）、references/agentcore-runtime-deploy.md（CDK L1/L2 构造、多 Runtime 架构、安全模型、OTel/CloudWatch 可观测性、BedrockAgentCoreApp 与 FastAPI 对比）、references/agentcore-runtime-protocols.md（HTTP、MCP、A2A、AG-UI 协议规范与选型指南）。
  9. 复用 scripts/ 下的可运行模板：Dockerfile.runtime-template（ARM64 多阶段构建）、runtime-fastapi-template.py（HTTP + SSE 流式 + MCPClient）、mcp-server-template.py（MCP Streamable HTTP）、a2a-server-template.py（A2A + Agent Card 发现）、agui-server-template.py（AG-UI 事件流）、gateway-custom-resource-lambda.py（Gateway 生命周期 CDK Custom Resource）。
  10. 跨服务场景查阅：cross-service/credential-management.md（统一凭证模式、安全实践、轮换流程）、cross-service/registry-integration.md（与 Gateway、Identity、Runtime 的集成模式）、cross-service/security-resource-policies.md（基于资源的策略、跨账号访问、VPC/IP 限制）、cross-service/agent-persistence-patterns.md（用 S3 Files 与 Session Storage 在 AgentCore 上部署 Strands Agents、OpenClaw、Claude Agent SDK）。
  11. 需要时参考官方资料：Amazon Bedrock AgentCore 开发指南、Bedrock AgentCore Control Plane API Reference、bedrock-agentcore-control CLI 命令参考。

适用边界 · 注意事项