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5단계: Python 코드에서 에이전트 호출
이 단계에서는를 사용하여 에이전트와 프로그래밍 방식으로 상호 작용하는 방법을 알아봅니다 AWS SDK for Python (Boto). 예제 코드는 에이전트를 호출하기 위한 파라미터로 에이전트 ID와 ALIAS ID가 모두 필요한 InvokeAgent 작업을 사용하는 방법을 보여줍니다. 이 코드는 에이전트에게 프롬프트를 보내고, 응답을 처리하고, 스트리밍 및 비스트리밍 응답 모드를 모두 처리하는 방법을 보여줍니다. 이를 통해 Bedrock 에이전트를 자체 Python 애플리케이션에 통합할 수 있습니다.
자세한 내용은 애플리케이션에서 에이전트 호출 단원을 참조하십시오.
Python 코드에서 에이전트를 호출하려면
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에이전트의 ID를 가져옵니다. 자세한 내용은 에이전트 정보 확인 단원을 참조하십시오.
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에이전트 별칭의 ID를 가져옵니다. 자세한 내용은 Amazon Bedrock에서 에이전트의 별칭에 대한 정보 확인 단원을 참조하십시오.
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다음 코드를 실행합니다. 다음을 업데이트합니다.
AGENT_ID - 에이전트의 ID로.
ALIAS_ID - 에이전트의 별칭 ID입니다.
리전 -와 같이 에이전트를 생성한 AWS 리전으로
us-east-1
.
에이전트에서 응답을 스트리밍하려면의 값을
streamFinalResponse
로 변경합니다True
.import boto3 import logging from botocore.exceptions import ClientError logging.basicConfig(level=logging.INFO) logger = logging.getLogger(__name__) def invoke_agent(client, agent_id, alias_id, prompt, session_id): response = client.invoke_agent( agentId=agent_id, agentAliasId=alias_id, enableTrace=True, sessionId = session_id, inputText=prompt, streamingConfigurations = { "applyGuardrailInterval" : 20, "streamFinalResponse" : False } ) completion = "" for event in response.get("completion"): #Collect agent output. if 'chunk' in event: chunk = event["chunk"] completion += chunk["bytes"].decode() # Log trace output. if 'trace' in event: trace_event = event.get("trace") trace = trace_event['trace'] for key, value in trace.items(): logging.info("%s: %s",key,value) print(f"Agent response: {completion}") if __name__ == "__main__": client=boto3.client( service_name="bedrock-agent-runtime", region_name="
REGION
") agent_id = "AGENT_ID
" alias_id = "ALIAS_ID
" session_id = "123456" prompt = "What's the current time?" try: invoke_agent(client, agent_id, alias_id, prompt, session_id) except ClientError as e: print(f"Client error: {str(e)}") logger.error("Client error: %s", {str(e)})