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使用 Amazon Bedrock AgentCore 代码解释器执行代码并分析数据 - Amazon Bedrock AgentCore
概述为什么要在代理开发中使用代码解释器最佳实践

使用 Amazon Bedrock AgentCore 代码解释器执行代码并分析数据

Amazon Bedrock AgentCore 代码解释器使 AI 代理能够在沙盒环境中安全地编写和执行代码，从而提高其准确性并扩展他们解决复杂端到端任务的能力。这在 Agentic AI 应用程序中至关重要，在这些应用程序中，代理可能会执行任意代码，从而导致数据泄露或安全风险。 AgentCore 代码解释器工具提供安全的代码执行，可帮助您避免遇到这些问题。

代码解释器具有适用于多种语言的预建运行时和高级功能，包括大文件支持和互联网访问以及 CloudTrail 日志记录功能。对于内联上传，文件大小最多可达 100 MB。而且，通过终端命令上传到 Amazon S3 时，文件大小可以高达 5 GB。

开发人员可以使用会话属性和网络模式自定义环境，以满足其企业和安全需求。 AgentCore 代码解释器减少了手动干预，同时在不影响安全性或性能的情况下实现复杂的 AI 开发。

主题

概述

AgentCore 代码解释器是一种允许 AI 代理在沙盒环境中安全地编写、执行和调试代码的功能。它在自然语言理解和计算执行之间架起了一座桥梁，使代理能够以编程方式操作数据和执行计算。

AgentCore 代码解释器在 Amazon Bedrock 的容器化环境中运行 AgentCore，确保代码执行保持隔离和安全。

架构显示了内置工具产品以及浏览器和 CI 工具。

为什么要在代理开发中使用代码解释器

AgentCore 代码解释器通过以下方式增强代理开发：

  • 安全地执行代码：开发可以在沙盒环境中执行复杂的工作流程和数据分析的代理，同时访问内部数据源，而不会暴露敏感数据或影响安全性。

  • 多种编程语言：代码解释器支持各种编程语言，包括 Python JavaScript TypeScript、、和，使其适用于不同的用例。

  • 监控和大规模数据处理：跟踪代码执行并排除故障。处理大型数据集时，您可以轻松引用 Amazon S3 中存储的文件，从而在没有 API 限制的情况下高效处理千兆字节规模的数据。

  • 易用性：使用完全托管的默认模式，预先构建的执行运行时支持流行的编程语言，并预先安装了常用库。

  • 扩展问题解决能力：允许代理解决仅通过推理难以解决的计算问题，并实现精确的数学计算和大规模的数据处理。

  • 长执行持续时间支持：代码解释器工具支持 15 分钟的默认执行时间，最多可延长 8 小时。

  • 处理结构化数据：处理 CSV、Excel、JSON 和其他数据格式，并执行数据清理和分析。

  • 支持复杂的工作流程：允许多步骤问题解决，将推理与计算相结合，便于迭代开发和调试。

AgentCore 代码解释器通过计算执行来补充代理的推理能力，使他们能够有效地处理更广泛的任务，从而使代理变得更加强大。

最佳实践

要充分利用 AgentCore 代码解释器，请执行以下操作：

  • 保持代码片段简洁并专注于特定的任务

  • 使用注释来记录您的代码

  • 在处理大型数据集时优化代码以提高性能

  • 执行复杂操作时保存中间结果

  • 使用code_session上下文管理器确保正确清理

  • 在代码中包含 try/except 块以优雅地处理错误

  • 代码执行结果以流的形式返回和处理

  • 在不再需要时清理临时文件

  • 资源释放完毕后关闭会话