Amazon Bedrock AgentCore + Strands SDK：企业级代理架构实战指南

一、前言

2026 年，大模型的竞争焦点早已从"参数量"转向了"任务达成能力"。简单的 RAG 问答已无法满足企业需求，我们需要的是能思考、能闭环、能调 API 的 Agentic AI。

作为 AWS 生态中处理复杂任务的"中枢神经"，Amazon Bedrock AgentCore 配合 Strands SDK，正在定义企业级代理架构的新标准。

二、核心架构：Strands 与 AgentCore 的"内外部循环"

在开发阶段，很多开发者容易混淆两者的关系。作为解决方案工程师，我们的视角是：Strands 是编排逻辑的"笔"，而 AgentCore 是运行逻辑的"舞台"****。

核心逻辑：从"模型驱动"到"架构驱动"

传统的 Agent 依赖单一 Prompt，而 Strands + AgentCore 采用的是**"解耦架构"**：

开发态（Strands）：你用 Python 代码定义 Agent 的节点、转接逻辑（Handoff）和工具包。
运行态（AgentCore）：代码被推送到云端，AgentCore 接管繁琐的底层工作（如 API 认证、多轮对话的 Token 管理、分布式状态同步）。

三、Strands 的"多代理协作"编排艺术

Strands 是 AWS 推出的模型驱动开发框架。相比于死板的 DAG（有向无环图）流向，Strands 强调**"意图驱动的转接 (Handoff)"**。

示例：多 Agent 协作代码示例 (基于 Strands 风格)

以下代码展示了如何利用 Strands 的 Handoff 机制实现数据采集员（DataScout）与市场分析师（MarketAnalyst）的协同工作：

python 复制代码

from strands import Agent, Tool, Toolbelt, Handoff
from strands.runtime.bedrock_agentcore import AgentCoreExecutor

# --- 第一步：定义工具 (Action Groups in AgentCore) ---
def get_sales_data(region: str):
    """从数据库查询特定区域的销售额数据"""
    # 实际落地时，这里会调用关联的 Lambda 函数
    return {"region": region, "revenue": 500000, "top_product": "Cloud-Native Suite"}

sales_tool = Tool(fn=get_sales_data)

# --- 第二步：定义 Agent A (数据采集员) ---
data_scout = Agent(
    name="DataScout",
    instructions="你是一个专业的数据查询员。你的任务是根据用户提到的区域准确查询销售数据。",
    toolbelt=Toolbelt(tools=[sales_tool])
)

# --- 第三步：定义 Agent B (市场分析师) ---
market_analyst = Agent(
    name="MarketAnalyst",
    instructions="你是一个资深的商业分析师。根据提供的数据，分析趋势并给出不少于3条的增长建议。"
)

# --- 第四步：定义转接逻辑 (Orchestration) ---
# 当 DataScout 完成数据采集后，自动转交给 MarketAnalyst
data_scout.add_handoff(
    Handoff(target=market_analyst, condition="当数据查询完毕并准备好进行分析时")
)

# --- 第五步：在 AgentCore 运行时中执行 ---
# AgentCoreExecutor 负责处理底层的会话持久化和推理循环
executor = AgentCoreExecutor(starting_agent=data_scout)

response = executor.invoke("帮我查一下华东区的销售情况，并告诉我明年该怎么做。")
print(response.output_text)

价值点：模型会根据上下文自动判断："现在该我查数了"还是"我该把球传给分析师了"

四、工程化实践：助力项目快速落地的"三板斧"

1. 复杂工具栈的"即插即用"与准入规范

在企业内部，工具可能是一个 SQL 数据库或 ERP 接口。

Strands 的灵活性 ：支持 MCP (Model Context Protocol) 协议，将现有服务快速封装为 Agent 的"工具带" 。
Action Group 落地清单：（checklist见文末）
- 描述先行 (Description-First)：API 的 description 必须使用业务化语言，因为模型是根据描述而非函数名决定调用时机的。
- 身份代理 (Identity Proxy) ：通过 Action Group Gateway 利用 IAM 角色实现鉴权，严禁在代码中硬编码密钥。

2. 调试的"透明化"与逻辑纠偏 (The Trace Power)

Agent 逻辑跑通容易，调优难。

深度观测 ：利用 AgentCore 提供的 Trace Events 观察推理的每一个切片。
实战经验 ：如果 Agent 陷入死循环，通过 Trace 可以精准判定是 Prompt 指令冲突 （大脑问题）还是 Lambda 返回格式不规范（手脚问题）。

3. 动态护栏：给 AI 穿上红线

项目落地最怕"合规风险"，尤其是敏感财务数据的泄露。

场景与方案 ：分析师 Agent 可以输出行业趋势，但严禁泄露原始数据。在 AgentCore 中配置 Guardrails，即使 Strands 逻辑未定义，护栏也会在输出层强制拦截，确保逻辑开发与安全策略解耦。

五、深度解析：Oktank Insurance 案例背后的"工程哲学"

从 AWS 最新的 Claim Genie 演示站中，我们可以梳理出企业级 Agent 构建的四个阶段：

阶段	关键任务	工程师视角建议
P1: 基础建设	模型评估与 RAG 初始化	优先选择长上下文模型，利用 Prompt Caching 降低成本。
P2: 逻辑编排	多 Agent 协作与 Action Group 开发	保持工具职责单一化，API 描述 (Description) 比代码逻辑更重要。
P3: 性能优化	引入智能路由 (Intelligent Routing)	简单问题路由至低成本模型，复杂推理调用 Sonnet。
P4: 生产加固	配置 Guardrails 与持续监控	利用 Trace Events 解析模型思考过程，定位逻辑卡点。

六、总结

Amazon Bedrock AgentCore 提供了强大的云原生基座，而 Strands Agent 赋予了它灵活的灵魂。两者的结合，标志着 Agent 开发从"玄学调优"进入了"工程化构建"的新时代。

附加：

Action Group 设计与 Lambda 对接实战检查清单（Checklist）：

OpenAPI Schema 设计（Agent 的"说明书"）

*描述的准确性（Description-First）：API 和每个参数的 description 是否使用了业务化语言？在 AgentCore 中，模型是根据描述而非函数名来决定调用哪个工具的。

*参数类型严格定义：所有参数是否明确了类型（string, integer, boolean）？复杂的嵌套对象建议简化，以提高模型的解析成功率。

*必填项标注：是否通过 required 字段明确告知 Agent 哪些参数是必须提供的，避免因缺少关键信息导致 API 调用失败。

Lambda 函数逻辑（Agent 的"执行器"）

*输入格式校验：Lambda 是否能正确解析 AgentCore 传来的 inputText 以及从 OpenAPI 定义中提取的参数？

*响应结构规范：Lambda 返回的 JSON 必须严格符合 OpenAPI 的定义。如果返回了非预期的格式，AgentCore 将无法解析并报错。

*超时管理：Lambda 执行时间是否控制在 Agent 的等待阈值内？复杂的后端查询建议增加重试逻辑或进度反馈。

*异常捕获：当后端系统报错时，Lambda 是否返回了"业务友好"的错误描述？清晰的错误信息可以帮助模型决定是否重试或向用户解释。

安全与身份管理（Identity & Security）

*IAM 最小权限原则：Lambda 关联的角色是否仅具备访问特定资源（如 DynamoDB、S3）的权限？

*身份代理（Identity Proxy）：是否利用了 AgentCore 的 Action Group Gateway 通过 IAM 角色处理权限，而不是在 Prompt 或代码中硬编码 Key ？

*跨账号调用：如果 Lambda 在另一个 AWS 账号中，是否配置了正确的 Resource-based Policy 允许 Bedrock 跨账号触发。

协作与状态（Handoff & Session）

*多 Agent 转接适配：在多代理场景下，当前 Action Group 的返回结果是否包含后续 Agent 节点（如市场分析师）所需的上下文数据？

*状态连续性检查：通过 Session State 传递的数据是否在 Lambda 中得到了正确处理，以确保长流程业务的体验。

调试与观测（Trace & Debug）

*开启 Trace Events：在开发阶段，是否启用了 enableTrace=True 以观察模型在调用 Action Group 时的思考切片？

*日志关联：Lambda 的日志是否记录了 requestId，以便在 CloudWatch 中将其与 AgentCore 的调用轨迹关联起来，精准定位逻辑卡点。