用Bedrock AgentCore构建无服务器图像编辑Agent
AWS ML Blog · rss · 2026-07-08
本文详细介绍了如何利用 Amazon Bedrock AgentCore Harness 构建一个无服务器的自然语言图像编辑 Agent。用户上传照片并用自然语言描述修改需求，Agent 即可调用底层模型完成编辑。 **核心架构与能力：** - **配置驱动**：无需编写复杂的 Python 编排代码，通过 API 参数即可定义包含记忆、工具路由和可观测性的 Agent。 - **动态模型与角色切换**：支持在对话中按需切换模型（如闲聊用 Haiku，图像编辑用 Sonnet），并能动态注入行业系统提示词。 - **AgentCore 记忆**：在服务端保留 30 天对话历史，确保跨会话、跨模型切换时的上下文连贯性。 - **MCP 工具网关**：通过 Model Context Protocol (MCP) 暴露三个基于 Lambda 的图像处理工具，由模型根据用户意图自动选择调用。 - **低成本后处理**：利用 `InvokeAgentRuntimeCommand` 直接在微虚拟机中运行 Shell 脚本添加水印，无需消耗大模型 Token。