本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

Amazon Bedrock Agents Classic 維護模式

Amazon Bedrock Agents (2023 年 11 月推出） 現在為 Amazon Bedrock Agents Classic，自 2026 年 7 月 30 日起將不再向新客戶開放。如需類似 Amazon Bedrock Agents Classic 的功能，請探索 Amazon Bedrock AgentCore。Amazon Bedrock 將繼續可用，但 Agents Classic 服務將處於維護模式。

本指南提供 Amazon Bedrock Agents Classic 客戶維護模式遷移選項的相關資訊。

遷移計劃

建議您將 Amazon Bedrock Agents Classic 工作負載遷移至 Amazon Bedrock AgentCore。AgentCore 是建置、連線和最佳化 AI 代理器的平台。AgentCore 中的受管設備提供以組態為基礎的起點，開發人員可以在其中宣告代理程式的模型、工具和指示。AgentCore 處理環境、運算、記憶體、身分和可觀測性。

AgentCore 中的受管代理程式範圍 （建議）

AgentCore 中的受管安全機制提供以組態為基礎的起點，建置器可以在其中宣告代理程式的模型、工具和指示。AgentCore 處理運算、環境、記憶體、身分和可觀測性。繫帶支援：

AgentCore 上的程式碼定義代理程式

對於需要超出集合宣告模型功能的工作負載，客戶可以直接在 AgentCore 上部署程式碼定義的代理程式。此路徑支援：

程式碼定義的代理程式仍然受益於 AgentCore 的受管基礎設施，同時讓開發人員完全控制代理程式迴圈。

除非您有特定理由自行擁有迴圈 （例如，要遷移的現有代理程式程式碼庫，或尚未表達的進階協同運作），否則請使用該機制。客戶也可以使用 AgentCore CLI 匯入現有的 Bedrock Agents Classic 組態，做為任一路徑的起點。

比較功能

遷移程序

遷移至 AgentCore 機制的先決條件

使用適用於 的代理程式工具組遷移 AWS （建議）

GitHub 網站上的 AWS 代理程式工具組包含一項amazon-bedrock技能，引導您的 AI 代理程式 （或編碼助理） end-to-end遷移。它會檢查您現有的 Bedrock 代理程式、檢查遷移資格，並將每個元件映射至其 AgentCore 繫帶對等項目。然後，這項技能會驅動 AgentCore CLI 來堆疊和部署繫帶。它永遠不會修改您的來源代理程式。

若要使用技能：

您也可以使用 技能來回答遷移問題，而無需執行遷移。如果您的代理程式使用沒有經過驗證的繫帶路徑的功能，則技能會停止並建議替代方案。

手動遷移

如果您偏好在沒有技能的情況下進行遷移，或者您的代理程式不符合技能驅動型路徑的資格，請依照下列步驟使用 AgentCore CLI 建置工具。使用最新版本的 AgentCore CLI。

步驟 1：建立和設定

agentcore create --name my-research-agent

如果您有要複寫的現有 Bedrock 代理程式，請檢閱其組態 （模型、動作群組、KBs、提示覆寫），並將每個對應到對應的繫帶參數：

新增工具：

agentcore add tool --harness my-research-agent \
  --type agentcore_browser --name browser
agentcore add tool --harness my-research-agent \
  --type agentcore_code_interpreter --name code-interpreter

若要透過閘道連接現有的動作群組：

agentcore add tool --harness my-research-agent \
  --type agentcore_gateway --name my-gateway \
  --gateway-arn arn:aws:bedrock-agentcore:us-west-2:123456789012:gateway/my-gw

步驟 2：設定模型和系統提示

agentcore add harness \
  --name my-research-agent \
  --model-id us.anthropic.claude-sonnet-4-6-20250514-v1:0 \
  --system-prompt "You are a research assistant." \
  --tools agentcore-browser,code-interpreter

步驟 3：部署和叫用

agentcore deploy
agentcore invoke --harness my-research-agent \
  --session-id "$(uuidgen)" \
  "Research tropical vacation options under $3k"

在任何調用上覆寫模型而不重新部署：

agentcore invoke --harness my-research-agent \
  --model-id us.anthropic.claude-opus-4-5-20251101-v1:0 \
  "Summarize this research paper"

記憶體

預設啟用。若要將記憶體範圍限定為個別使用者，請傳遞 --actor-id：

agentcore invoke --harness my-research-agent \
  --session-id "$(uuidgen)" --actor-id alice \
  "What did we discuss about the Portugal trip?"

每個演員都會取得隔離的記憶體。長期策略會依演員 ID 範圍擷取知識。

常見問答集

影響

移轉

定價和支援

其他資源