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使用 GitHub Actions 在 Amazon Bedrock AgentCore 上部署 AI 代理
在这篇文章中，我们演示了如何使用 GitHub Actions 工作流程在 AgentCore Runtime 上自动部署 AI 代理。这种方法提供了具有企业级安全控制的可扩展解决方案，提供完整的持续集成和交付 (CI/CD) 自动化。
来源:亚马逊云科技 _机器学习最近，AWS 发布了 Amazon Bedrock AgentCore，这是一项灵活的服务，可帮助开发人员跨不同框架和模型无缝创建和管理 AI 代理，无论是托管在 Amazon Bedrock 还是其他环境中。具体来说，AgentCore Runtime 提供了一个安全、无服务器且专门构建的托管环境，用于部署和运行 AI 代理或工具。 AgentCore Runtime 与框架无关，可与 LangGraph、Strands 和 CrewAI 等流行框架无缝协作，用于部署具有自动扩展和内置安全性的 AI 代理和工具。
在这篇文章中，我们演示了如何使用 GitHub Actions 工作流程在 AgentCore Runtime 上自动部署 AI 代理。这种方法提供了具有企业级安全控制的可扩展解决方案，提供完整的持续集成和交付 (CI/CD) 自动化。通过实施全面的管道，我们利用 AWS 最佳实践实现无缝代理部署，包括 OpenID Connect (OIDC) 身份验证、最低权限访问控制和环境分离。我们的解决方案有助于现有代理的高效更新，并集成持续的安全扫描和严格的代码质量检查。其结果是一个强大的部署策略，有助于最大限度地降低操作复杂性、增强安全性并加速跨企业环境的 AI 代理开发。
Amazon Bedrock AgentCore 运行时的优势
AgentCore Runtime 是生产代理部署的理想服务：
解决方案概述
数据流由以下步骤组成：