Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà.
# Elenco di prodotti per agenti AI basati su container
## Gestione di agenti e strumenti di intelligenza artificiale basati su container
Gli agenti e gli strumenti di intelligenza artificiale basati su container in esecuzione su Amazon Bedrock AgentCore Runtime possono essere gestiti tramite la pagina dei prodotti di **strumenti e agenti AI** unificati o la pagina dei prodotti **Server** nella Console di gestione AWS Marketplace. Solo i prodotti con versioni che supportano Amazon Bedrock AgentCore Runtime saranno visibili nella pagina del prodotto **Agenti e strumenti di intelligenza artificiale**.
## Avvia la procedura guidata per le inserzioni
1. Accedi al [portale di Marketplace AWS gestione](https://aws.amazon.com/marketplace/management/homepage/) con il tuo account venditore AWS.
1. Seleziona **Prodotti**, quindi seleziona **Agenti e strumenti AI** nella barra di navigazione.
1. Seleziona il menu di **prodotto Crea agenti e strumenti AI**, quindi scegli **Agenti e strumenti AI basati su container**.
1. Seleziona **Genera ID prodotto e codice prodotto**.
1. (Facoltativo) Aggiungi tag per supportare l'autorizzazione basata su tag.
1. Seleziona **Continua**.
## Fase 1: Fornire informazioni sul prodotto
1. In **Informazioni sul prodotto**, inserisci:
+ **Titolo del prodotto**
+ **URL S3 del logo del prodotto**
+ **Breve descrizione**
+ **Descrizione lunga**
+ **Evidenzia (1-3)**
1. Inserisci i dettagli del supporto e aggiungi risorse didattiche opzionali scegliendo Aggiungi risorsa.
1. Nel menu **Categorie di prodotti**, scegli 1-3 categorie. Ti consigliamo di scegliere almeno una categoria tra le categorie di business **AI Agents & Tools**.
1. Inserisci le parole chiave per migliorare la visibilità della ricerca.
1. (Facoltativo) Aggiungi risorse video e immagini in base alle linee guida.
1. Scegli **Next (Successivo)**.
## Fase 2: Configurazione dei prezzi di AI Agent Container
1. Scegli il modello di prezzo.
**AgentCore limitazioni di prezzo**
Se l'immagine del contenitore viene utilizzata AgentCore, i modelli di tariffazione **oraria** e di **utilizzo con contratto a lungo termine** non sono supportati. Per ulteriori informazioni sui prezzi contrattuali, consulta. [Prezzi contrattuali per prodotti in container con AWS License Manager](container-license-manager-integration.md) Per ulteriori informazioni sulla misurazione personalizzata dei prezzi basati sull'utilizzo, consulta. [Configurazione di contatori personalizzati per prodotti container con AWS Marketplace Metering Service](container-metering-meterusage.md)
1. Seleziona **Avanti**.
1. **In Prezzi fissi.**
1. Seleziona **Avanti**.
## Fase 3: Specificare la politica di rimborso
1. Inserisci una politica di rimborso.
1. Seleziona **Avanti**.
**Nota**
Se hai scelto il modello di prezzo del prodotto gratuito, non devi inserire una politica di rimborso.
## Fase 4: Configurare l'EULA
1. Scegli **Standard Contract for Marketplace AWS** o **Custom EULA**.
**Nota**
Se scegli Custom EULA, inserisci un URL per il contratto di licenza per l'utente finale.
1. Seleziona **Avanti**.
## Fase 5: Aggiungere i repository
1. Aggiungi un repository iniziale per il tuo prodotto contenitore.
**Nota**
I nomi degli archivi devono essere univoci per tutti i prodotti del tuo Account venditore. Puoi creare fino a 50 repository per prodotto.
1. Seleziona **Avanti**.
## Fase 6: Configurare la disponibilità delle offerte/L'elenco consentiti
1. In **Configura la disponibilità dell'offerta**, scegli le impostazioni di disponibilità geografica.
1. Seleziona **Avanti**.
1. In **Configure allowlist**, elenca tutti gli account AWS che dovrebbero avere accesso all'elenco mentre si trovano nello stato limitato.
1. Seleziona **Invia** per creare una nuova richiesta di modifica per i test di visibilità limitata.
Attendi 10-15 minuti prima che lo stato della richiesta sia impostato sullo stato *Riuscito*.
## Fase 7: Caricare le immagini e gli artefatti del contenitore nel repository
**Nota**
Scopri come [Amazon Bedrock AgentCore Runtime per Marketplace AWS](bedrock-agentcore-runtime.md) effettuare l'integrazione AgentCore con la tua immagine del contenitore.
1. Individua l'URL del repository ECR:
+ Apri la pagina dei prodotti Server in Marketplace AWS Management Portal.
+ Seleziona il prodotto contenitore per visualizzarne i dettagli.
+ Seleziona la scheda Repository per copiare l'URL del repository.
1. Seleziona **Visualizza i comandi push** per aprire un elenco di istruzioni, inclusi i comandi che puoi usare per inviare le immagini dei contenitori Docker e i grafici Helm a quel repository. Per informazioni generali su come inviare immagini di container e altri elementi ai repository, consulta [Pushing an image in](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECR/latest/userguide/docker-push-ecr-image.html) Amazon Elastic Container Registry User Guide.
**Nota**
Puoi utilizzare le seguenti operazioni API Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) quando chiami docker pull o docker push:
DescribeImages - Utilizzalo per esaminare i metadati relativi alle immagini in un repository.
GetAuthorizationToken - Utilizzalo per autenticarti prima di caricare gli artefatti nel repository, quindi usa i comandi docker pull o docker push.
ListImages - Utilizzatelo per visualizzare un elenco di immagini inserite.
1. Utilizzate i comandi elencati per inviare gli elementi necessari dal repository locale al repository del prodotto Marketplace AWS .
**Nota**
Il tag fornito nei comandi push viene utilizzato per differenziare la versione dell'elemento che state caricando nel repository. Utilizzate un tag che abbia senso per la versione di cui fanno parte gli artefatti.
1. Ripeti l'operazione per ogni immagine o elemento del contenitore di cui hai bisogno nella tua versione.
**Nota**
La tua versione può includere fino a 50 immagini o artefatti del contenitore in ciascuna opzione di consegna. Per ulteriori informazioni sulle opzioni di consegna, fare riferimento alla procedura seguente.
1. Dopo aver caricato gli artefatti, sei pronto per creare la versione del prodotto.
**Nota**
Le immagini dei contenitori vengono scansionate automaticamente per verificare se soddisfano i requisiti. [Requisiti di prodotto basati su container per Marketplace AWS](container-product-policies.md) Per ulteriori informazioni, consulta [Il prodotto container esegue la scansione per rilevare eventuali problemi di sicurezza](container-product-getting-started.md#container-security).
## Fase 8: Aggiungere una nuova versione del prodotto con Assets
1. Apri la pagina dei prodotti **AI Agents and Tools** nel portale Marketplace AWS di gestione.
**Nota**
Nella pagina dei prodotti **AI Agents and Tools** sono visibili solo i prodotti container con versioni che supportano Amazon Bedrock AgentCore Runtime. Prima di aggiungere la prima versione, troverai il tuo prodotto solo nella pagina dei prodotti **server** dell'AWS Marketplace Management Portal. Dopo aver creato la versione per Amazon Bedrock AgentCore Runtime, troverai il tuo prodotto contenitore nella pagina dei prodotti **AI Agents and Tools**.
1. Seleziona il prodotto contenitore e fai clic sul menu a discesa **Richiedi modifiche**, seleziona **Aggiorna versioni** e seleziona **Aggiungi nuova** versione.
1. Nelle **opzioni di spedizione**, inserisci:
+ **Version title (Titolo versione)**
+ **Note di rilascio**
1. Seleziona **Aggiungi opzione di spedizione**.
1. Per il **metodo di spedizione**, seleziona **Immagine del contenitore** e compila:
+ **Servizi supportati**: seleziona l'ambiente in cui gli acquirenti possono avviare il software.
+ **Per il AgentCore servizio **Bedrock**, seleziona **AI Agent, MCP Server o A2A Server** nel campo Tipo.**
+ **Immagine del contenitore**: *URL del repository* e tag di *versione* specificati in precedenza.
+ **Titolo** e **descrizione dell'opzione di distribuzione**: inserisci un titolo e una descrizione per questa opzione di consegna.
+ **Istruzioni per l'uso**: inserisci informazioni dettagliate per aiutare gli acquirenti a utilizzare il software dopo il lancio.
+ **Variabili di ambiente**: Specificate le variabili di ambiente che gli acquirenti devono fornire per configurare il comportamento di runtime dell'agente. Queste variabili possono essere utilizzate per passare impostazioni, credenziali o flag personalizzati al contenitore all'avvio. Per ogni variabile, fornisci il nome previsto dal contenitore, una descrizione e un valore predefinito opzionale. Per variabili uniche come credenziali o chiavi API, non fornite un valore predefinito. È possibile utilizzare la descrizione per specificare i dettagli sulla variabile e i possibili valori. Tutte le variabili fornite con i relativi valori predefiniti verranno precompilate al momento del lancio del prodotto da parte degli acquirenti.
1. Se hai selezionato un **agente AI** o un tipo di strumento **A2A Server**, conferma che il tuo agente utilizzi il ragionamento LLMs e dimostri capacità autonome. Questi requisiti aiutano a garantire che gli agenti offerti su AWS Marketplace soddisfino standard di alta qualità. Se il tuo agente non soddisfa entrambi i requisiti, scegli un tipo di strumento diverso.
1. Seleziona **Aggiungi versione**.
Attendi e aggiorna la pagina finché lo stato della richiesta non risulta *riuscito*.
L'aggiunta di una nuova versione analizza automaticamente le immagini del contenitore alla ricerca di vulnerabilità.
## Fase 9: Rivedi l'elenco dei prodotti e pubblicalo al pubblico
1. Apri la pagina dei prodotti **AI Agent and Tools** nel portale Marketplace AWS di gestione.
1. Seleziona il tuo prodotto contenitore nell'elenco.
1. Seleziona **Visualizza su Marketplace AWS**.
1. Controlla la pagina dei dettagli del prodotto per verificarne la precisione. Assicurati che le istruzioni per l'uso guidino sufficientemente l'acquirente nei passaggi necessari per lanciare il prodotto.
1. Invia una richiesta di visibilità degli aggiornamenti al pubblico:
+ Dalla pagina **Prodotti server**, nella scheda **Prodotto server corrente**, seleziona il prodotto basato su container che desideri modificare. **Dal menu a discesa **Richiedi modifiche**, scegli Aggiorna visibilità.**
## Dettagli sulla distribuzione dei container
La distribuzione di container raggruppa il tuo agente o strumento di intelligenza artificiale come applicazione containerizzata che i clienti possono eseguire nei propri ambienti AWS. Questo approccio offre i seguenti vantaggi:
+ I dati rimangono all'interno dell'ambiente del cliente
+ Configurazioni di implementazione personalizzabili
+ Integrazione supportata con Bedrock AgentCore Runtime e l'infrastruttura esistente del cliente
Quando elenchi un agente containerizzato, fornisci istruzioni di implementazione chiare, requisiti di risorse e opzioni di configurazione per garantire un'implementazione di successo da parte del cliente.
### Requisiti tecnici per AgentCore Bedrock Runtime Containers
**Nota**
Per ulteriori dettagli, consulta [Amazon Bedrock AgentCore Runtime per Marketplace AWS](bedrock-agentcore-runtime.md).
Quando crei prodotti con agenti AI basati su container per Marketplace AWS, segui questi requisiti:
Requisiti del server MCP
+ **Trasporto**: solo Stateless streamable-http
+ **Gestione della sessione: la** piattaforma aggiunge `Mcp-Session-Id` automaticamente l'intestazione per l'isolamento della sessione
+ **Host**: il contenitore deve essere in ascolto `0.0.0.0`
+ **Porta**: il contenitore deve esporre la porta `8000` per la comunicazione con il server MCP
+ **Percorso**: `/mcp` - Endpoint POST per la ricezione di messaggi MCP RPC. InvokeAgentRuntime per i server MCP passerà le richieste a questo percorso.
+ **Protocollo**: il server MCP deve supportare il protocollo MCP, inclusi i messaggi di protocollo 'tools/list' and 'tools/call' (supportati da un framework comune come FastMCP).
Requisiti dell'agente
+ **/ping** Endpoint: endpoint GET per i controlli sanitari
+ **/invocations** Endpoint: endpoint POST per le interazioni con gli agenti
+ **Docker Container**: pacchetto di distribuzione containerizzato ARM64
+ **Porta**: il contenitore deve esporre la porta per la comunicazione tra agenti basata su HTTP `8080`
+ Nessuna credenziale codificata
+ Privo di vulnerabilità ed esposizioni comuni () CVEs
Requisiti del server A2A
+ **Porta**: i server A2A funzionano sulla porta 9000 (anziché 8080 per HTTP, 8000 per MCP)
+ **Host: il contenitore deve essere in ascolto** `0.0.0.0`
+ **Percorso**: i server A2A sono montati su `/` (anziché su `/invocations` HTTP, `/mcp` su MCP)
+ **Agent Cards**: A2A offre una funzionalità integrata di rilevamento degli agenti tramite Agent Cards all'indirizzo `/.well-known/agent-card.json`
+ **Protocollo**: utilizza JSON-RPC per la comunicazione agent-to-agent
+ **Autenticazione**: supporta gli schemi di autenticazione SigV4 e 2.0 OAuth
Istruzioni per l'uso
Assicurati che le istruzioni guidino accuratamente i clienti nel lancio e nella configurazione del prodotto. Fai riferimento a [Creazione di AMI e istruzioni per l'uso dei prodotti in container per Marketplace AWS](ami-container-product-usage-instructions.md).
## Test e convalida
Prima di pubblicare l'agente o lo strumento compatibile con MCP, testate attentamente l'implementazione:
+ Le istruzioni di utilizzo di Verify forniscono le informazioni necessarie per avviare e configurare il prodotto.
+ Testa i flussi di autenticazione e la gestione degli errori
+ Convalida le prestazioni in varie condizioni di carico
+ Garantite la compatibilità con i client MCP più diffusi
+ Documenta qualsiasi requisito di configurazione specifico del cliente
## Best practice e raccomandazioni
### Requisiti di documentazione
Quando elenchi un agente o uno strumento compatibile con Model Context Protocol su Marketplace AWS, includi una documentazione completa:
+ Descrizioni ed esempi dettagliati delle funzionalità
+ Istruzioni di autenticazione e configurazione
+ Codice di esempio per scenari di integrazione comuni
+ Guide per la risoluzione dei problemi e riferimenti agli errori
+ Considerazioni e best practice sulle prestazioni
### Risorse aggiuntive
Per ulteriori informazioni sull'implementazione del Model Context Protocol nel tuo agente o strumento di intelligenza artificiale, consulta queste risorse:
+ [Documentazione Amazon Bedrock AgentCore ](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/what-is-bedrock-agentcore.html)
+ [Amazon Bedrock AgentCore Runtime per Marketplace AWS](bedrock-agentcore-runtime.md)
+ [Requisiti tecnici del contenitore](https://docs.aws.amazon.com/marketplace/latest/userguide/container-product-getting-started.html)