使用说明
🤖 亚马逊基岩代理核心碰撞课程
本速成课程是对以下内容的实践介绍 亚马逊基础代理核心，一种用于构建和部署智能代理的完全托管服务。此存储库包含演示如何构建利用语言模型、RAG（检索增强生成）和内存管理的AI代理的渐进示例。
📚 课程结构
本课程包括三个日益复杂的示例实现：
00_langgraph_agent.py-使用LangChain的具有常见问题搜索功能的基本LangGraph代理01_agentcore_runtime.py-AgentCore运行时与基于工具的常见问题搜索和查询重新制定的集成02_agentcore_memory.py-具有内存管理的高级代理，用于维护对话历史和用户偏好
每个示例都使用 箱子Q&A数据集 (lauki_qna.csv)作为代理搜索和提供用户问题答案的知识库。
🛠️ 设置和先决条件
系统要求
- python：3.13或更新版本（参见 python.org/下载 安装）
- 操作系统：Windows、macOS或Linux
- 紫外线：超快Python包安装程序和解析器
检查你的Python版本：
python --version
安装紫外线：
pip install uv
或者跟随 紫外线安装指南
AWS帐户和凭据
- 一 AWS帐户 可以访问亚马逊基岩
- AWS凭据 已配置（请参见 AWS CLI配置)
- 区域设置为支持的AgentCore区域（例如。，
ap-southeast-2,us-east-1)
API密钥
- GREQ API密钥：访问Groq LLM服务所需
- 注册地址： console.groq.com
- 在您的帐户设置中创建API密钥
📦 安装
步骤1：克隆或下载存储库
cd agentcore-crash-course
步骤2：安装依赖项
选项A：将uv与pyproject.toml一起使用（推荐）
uv sync
这将安装中指定的所有依赖项 pyproject.toml.
步骤3：配置环境变量
创建一个 .env 项目根目录中的文件：
touch .env
添加API密钥：
GROQ_API_KEY=your_groq_api_key_here
HF_API_KEY=your_huggingface_api_key_here
▶️ 运行代理
示例1：基本LangGraph代理
一个使用LangGraph和常见问题搜索功能的简单代理实现：
python 00_langgraph_agent.py
这将运行一个代理，该代理使用常见问题知识库上的语义搜索来回答“解释漫游激活”问题。
示例2:AgentCore运行时代理
在AgentCore运行时部署的代理，具有基于工具的搜索和查询重新制定功能：
agentcore configure -e 01_agentcore_runtime.py
这会产生 bedrock_agentcore.yaml 工具定义和代理配置。
部署代理：
agentcore launch --env GROQ_API_KEY=your_groq_api_key_here
测试已部署的代理：
agentcore invoke '{"prompt": "Explain roaming activation"}'
此示例演示了：
- 常见问题搜索的工具定义
- 复杂问题的查询重新表述
- AgentCore生产部署入口点
示例3：带内存的AgentCore
具有对话记忆和用户偏好的高级代理：
agentcore configure -e 02_agentcore_memory.py
这将生成具有内存管理设置的代理配置。
部署代理：
agentcore launch --env GROQ_API_KEY=your_groq_api_key_here
测试已部署的代理：
agentcore invoke '{"prompt": "Remember my preference and answer my question"}'
此示例演示了：
- 使用AgentCore内存的持久内存
- 用于内存管理的前置和后置模型挂钩
- 基于会话的会话跟踪
- 用户偏好检索
⚙️ 故障排除
问题：Python版本错误
解决方案：确保您安装了Python 3.13或更高版本：
python --version
问题：缺失 GROQ_API_KEY
解决方案：验证您的 .env 文件包含密钥，位于项目根目录中：
cat .env
问题：FAISS安装失败
解决方案：显式安装CPU版本：
uv pip install --upgrade faiss-cpu
问题：找不到AWS凭据
解决方案：使用AWS CLI配置AWS凭据：
aws configure
📚 其他资源
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