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AWS Lambda 函數目標 - Amazon Bedrock AgentCore
重要考量和限制Lambda 函數工具結構描述Lambda 函數輸入格式

AWS Lambda 函數目標

Lambda 目標可讓您將閘道連線至實作工具的 AWS Lambda 函數。當您想要執行自訂程式碼以回應工具叫用時，這會很有用。

您可以使用 Lambda 服務建立 AWS Lambda 函數。若要建立 函數，您應該執行下列動作：

  • 建立工具結構描述，定義 Lambda 函數可以呼叫的工具。

  • 了解 Lambda 輸入格式。然後，您可以依照 AWS Lambda 建置開發人員指南中的步驟，使用您選擇的語言。

建立 函數之後，您可以設定閘道的許可，以便能夠存取它。

檢閱關鍵考量事項和限制，以協助您決定 Lambda 目標是否適用於您的使用案例。如果是，您可以建立工具結構描述和 Lambda 函數，然後設定閘道的許可以存取目標。選取主題以進一步了解：

重要考量和限制

使用 Lambda 目標時，請注意下列限制和考量：

  • 工具名稱字首將需要從 AWS Lambda 函數中的工具名稱手動分割。如需詳細資訊，請參閱了解 AgentCore Gateway 工具的命名方式。

  • 如果您使用現有的 AWS Lambda 函數並將其作為工具匯入閘道，您將需要變更函數程式碼，以考慮事件和內容物件的結構描述變更

  • Lambda 函數必須傳回可由閘道剖析的有效 JSON 回應

  • 應適當設定 Lambda 函數逾時，以處理工具的預期處理時間

  • 考慮在您的 LLambda 函數中實作錯誤處理，以提供有意義的錯誤訊息給用戶端

Lambda 函數工具結構描述

本節說明工具結構描述的結構，定義 Lambda 函數可以傳回的工具。定義工具結構描述後，您可以執行下列其中一項操作：

  • 將其上傳至 Amazon S3 儲存貯體，並在您將目標新增至閘道時參考 S3 位置。

  • 當您將目標新增至閘道時，將定義內嵌貼上。

選取主題以進一步了解工具結構描述的詳細資訊，或查看範例：

工具定義

當您新增 Lambda 函數做為閘道目標時，您會在提供目標組態時提供 ToolDefinition。工具定義的結構如下：

{
    "name": "string",
    "description": "string",
    "inputSchema": {
        "type": "object",
        "description" "string",
        "properties": {
            "string": SchemaDefinition
        },
        "required": ["string"]
    },
    "outputSchema": {
        "type": "object",
        "description" "string",
        "properties": {
            "string": SchemaDefinition
        },
        "required": ["string"]
    }
}

工具定義包含下列欄位：

  • name （必要） – 工具的名稱。

  • description （必要） – 工具及其用途和用量的描述。

  • inputSchema （必要） – 定義工具接受之輸入結構的 JSON 物件。

  • outputSchema （選用） – 定義工具產生之輸出結構的 JSON 物件。

inputSchema 和 outputSchema 欄位都會對應至物件類型 SchemaDefinition ，如下節所述。

輸入和輸出結構描述的頂層結構描述定義

工具定義最上層的 inputSchema和 outputSchema 欄位都會對應至包含下列欄位的物件類型 SchemaDefinition：

{
    "type": "object",
    "description": "string",
    "properties": {
        "string": SchemaDefinition
    },
    "required": ["string"]
}

  • 類型 （必要） – 必須為 object。

  • description （選用） – 結構描述及其用途和用量的描述。

  • 屬性 （選用） – 定義工具屬性或引數的 JSON 物件。每個金鑰都是屬性的名稱，並映射到定義屬性的 SchemaDefinition 物件。

  • required （選用） – 列舉 properties 物件中所需屬性的陣列。

如果您包含 properties 欄位來定義工具的引數，您可以為每個引數提供結構描述定義。下一節概述不同類型的結構描述定義。

屬性結構描述定義

最上層的每個屬性都會SchemaDefinition對應至與最上層結構描述定義略有不同需求的 SchemaDefinition 物件。可用的欄位取決於 屬性type的 。若要查看 SchemaDefinition 類型的形狀，請從下列索引標籤中選取 ：

範例
String

  1. 字串屬性SchemaDefinition的 具有下列結構：

    {
    "type": "string",
    "description": "string"
}
Number

  1. 數字屬性SchemaDefinition的 具有下列結構：

    {
    "type": "number",
    "description": "string"
}
Integer

  1. 整數屬性SchemaDefinition的 具有下列結構：

    {
    "type": "integer",
    "description": "string"
}
Boolean

  1. 布林值屬性SchemaDefinition的 具有下列結構：

    {
    "type": "boolean",
    "description": "string"
}
Array

  1. 陣列屬性SchemaDefinition的 具有下列結構：

    {
    "type": "array",
    "description": "string",
    "items": SchemaDefinition
}

    items 欄位的值是 SchemaDefinition，定義陣列中每個項目的結構。

Object

  1. 物件屬性SchemaDefinition的 具有下列結構，且符合最上層屬性結構描述定義。

    {
    "type": "object",
    "description": "string",
    "properties": {
        "string": SchemaDefinition
    },
    "required": ["string"]
}

如果您包含另一個物件類型屬性，則會遞迴新增另一個 SchemaDefinition。

Lambda 工具定義範例

選取索引標籤以查看您可以包含在 Lambda 函數中的範例工具定義。

範例
Weather tool

  1. 下列get_weather工具需要location字串引數，可用於傳回該位置的天氣：

    {
    "name": "get_weather",
    "description": "Get weather for a location",
    "inputSchema": {
        "type": "object",
        "properties": {
            "location": {
                "type": "string",
                "description": "the location e.g. seattle, wa"
            }
        },
        "required": [
            "location"
        ]
    }
}
Time tool

  1. 下列get_time工具需要timezone字串引數，可用於傳回該時區的時間：

    {
    "name": "get_time",
    "description": "Get time for a timezone",
    "inputSchema": {
        "type": "object",
        "properties": {
            "timezone": {
                "type": "string"
            }
        },
        "required": [
            "timezone"
        ]
    }
}

Lambda 函數輸入格式

當 Amazon Bedrock AgentCore 閘道叫用 Lambda 函數時，它會將event物件和context物件傳遞給函數。您寫入的 Lambda 事件處理常式可以存取這些物件中的值。

事件物件

從 properties inputSchema到其值的映射，如 工具所傳回。例如，如果您的輸入結構描述包含 屬性 keywords和 category ，則事件物件可以是下列項目：

{
  "keywords": "wireless headphones",
  "category": "electronics"
}

前後關聯物件

包含下列中繼資料：

  • bedrockAgentCoreMessageVersion – 訊息的版本。

  • bedrockAgentCoreAwsRequestId – 對 Amazon Bedrock AgentCore 服務提出的請求 ID。

  • bedrockAgentCoreMcpMessageId – 傳送至 MCP 伺服器的訊息 ID。

  • bedrockAgentCoreGatewayId – 調用之閘道的 ID。

  • bedrockAgentCoreTargetId – 叫用的閘道目標 ID。

  • bedrockAgentCoreToolName – 呼叫的工具名稱。工具名稱的格式為 ${target_name} _ ${tool_name}。

內容物件的格式如下：

{
  "bedrockAgentCoreMessageVersion": "1.0",
  "bedrockAgentCoreAwsRequestId": "string",
  "bedrockAgentCoreMcpMessageId": "string",
  "bedrockAgentCoreGatewayId": "string",
  "bedrockAgentCoreTargetId": "string",
  "bedrockAgentCoreToolName": "string"
}

您寫入的 Lambda 函數可以存取事件和內容物件的屬性。您可以使用下列樣板程式碼來開始使用：

# Access context properties in your Lambda function
def lambda_handler(event, context):
    # Since the visible tool name includes the target name as a prefix, we can use this delimiter to strip the prefix
    delimiter = "___"

    # Get the tool name from the context
    originalToolName = context.client_context.custom['bedrockAgentCoreToolName']
    toolName = originalToolName[originalToolName.index(delimiter) + len(delimiter):]

    # Get other context properties
    message_version = context.client_context.custom['bedrockAgentCoreMessageVersion']
    aws_request_id = context.client_context.custom['bedrockAgentCoreAwsRequestId']
    mcp_message_id = context.client_context.custom['bedrockAgentCoreMcpMessageId']
    gateway_id = context.client_context.custom['bedrockAgentCoreGatewayId']
    target_id = context.client_context.custom['bedrockAgentCoreTargetId']

    # Process the request based on the tool name
    if tool_name == 'searchProducts':
        # Handle searchProducts tool
        pass
    elif tool_name == 'getProductDetails':
        # Handle getProductDetails tool
        pass
    else:
        # Handle unknown tool
        pass