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# 調用內嵌代理程式
<a name="inline-agent-invoke"></a>

**注意**  
設定和調用內嵌代理程式功能是 Amazon Bedrock 的預覽版本，可能會有所變更。

調用內嵌代理程式之前，請確定您已完成[必要條件](https://docs.aws.amazon.com//bedrock/latest/userguide/inline-agent-prereq.html)。

若要調用內嵌代理程式，請使用 [Amazon Bedrock 代理人執行時期端點](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/bedrock.html#bra-rt)傳送 [InvokeInlineAgent](https://docs.aws.amazon.com//bedrock/latest/APIReference/API_agent-runtime_InvokeInlineAgent.html) API 請求，並至少包含下列欄位。


****  

| 欄位 | 使用案例 | 
| --- | --- | 
| 指示 | 提供指示，告知內嵌代理程式應做什麼，以及應如何與使用者互動。 | 
| foundationModel | 指定要由您建立的內嵌代理程式用於協調的[基礎模型](https://docs.aws.amazon.com//bedrock/latest/userguide/foundation-models-reference.html)。例如，Anthropic Claude、meta Llama3.1 等。 | 
| sessionid | 工作階段的唯一識別碼。在請求之間使用相同的值，以繼續相同的對話。 | 

以下是選填欄位：


****  

| 欄位 | 使用案例 | 
| --- | --- | 
| actionGroups | 動作群組清單，其中每個動作群組定義內嵌代理程式可執行的動作。 | 
| knowledgeBases | 知識庫與內嵌代理程式的關聯，以增強模型產生的回應。 | 
| guardrailConfiguration | 用於封鎖主題、防止幻覺，以及為應用程式實作保護措施的防護機制組態。 | 
| agentCollaboration | 定義協作者代理程式如何處理跨多個協作者代理程式的資訊，以協調最終回應。協作者代理程式也可以是主管。 | 
| collaboratorConfigurations | 協作者代理程式的組態。 | 
| collaborators | 協作者代理程式的清單。 | 
| promptOverrideConfiguration | 用於覆寫預設提示的進階提示組態。 | 
| enableTrace | 指定是否開啟追蹤，以追蹤內嵌客服人員的推理程序。 | 
| idleSessionTTLInSeconds | 指定內嵌代理程式應結束工作階段並刪除任何預存資訊的持續時間。 | 
| customerEncryptionKeyArn | 指定 KMS 金鑰的 ARN 來加密代理程式資源， | 
| endSession | 指定是否要結束內嵌代理程式的工作階段。 | 
| inlineSessionState | 指定工作階段各種屬性的參數。 | 
| inputText | 指定要傳送給代理程式的提示文字。 | 
| reasoning\$1config | 啟用模型推理，讓模型解釋如何得出結論。在 additionalModelRequestFields 欄位內使用。您必須指定用於模型推理的 budget\$1tokens 數目，這是輸出字符的子集。如需詳細資訊，請參閱[使用模型推理增強模型回應](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/inference-reasoning.html)。 | 

下列 `InvokeInlineAgent` API 範例提供完整的內嵌代理程式組態，包括基礎模型、指示、具有程式碼解譯器的動作群組、防護機制和知識庫。

```
response = bedrock_agent_runtime.invoke_inline_agent(
    // Initialization parameters: cannot be changed for a conversation
    sessionId='uniqueSessionId',
    customerEncryptionKeyArn: String,
    
    // Input
    inputText="Hello, can you help me with a task?",
    endSession=False,
    enableTrace=True,
    
    // Agent configurations
    foundationModel='anthropic.claude-3-7-sonnet-20250219-v1:0',
    instruction="You are a helpful assistant...",
    actionGroups=[
        {
            'name': 'CodeInterpreterAction',
            'parentActionGroupSignature': 'AMAZON.CodeInterpreter'
        },
        {
            'actionGroupName': 'FetchDetails',
            'parentActionGroupSignature': '',
            "actionGroupExecutor": { ... },
            "apiSchema": { ... },
            "description": "string",
            "functionSchema": { ... }
        }
    ],
    knowledgeBases=[
        {
            knowledgeBaseId: "string",
            description: 'Use this KB to get all the info',
            retrievalConfiguration: { 
                vectorSearchConfiguration: { 
                    filter: { ... },
                    numberOfResults: number,
                    overrideSearchType: "string"
               }
            }
        }
    ],
    guardrailConfiguration={
        guardrailIdentifier: 'BlockEverything',
        gurardrailVersion: '1.0'
    },
    promptOverrideConfiguration: {...}
    
    // session properties: persisted throughout conversation
    inlineSessionState = {
        sessionAttributes = { 'key': 'value' },
        promptSessionAttributes = {k:v},
        returnControlInvocationResults = {...},
        invocationId = 'abc',
        files = {...},
    }
  }
```

您可以在請求中包含模型推理參數。以下是在 `additionalModelRequestFields` 中開啟模型推理的單一提示範例。

```
{
    "basePromptTemplate": " ... ",
    "inferenceConfiguration": {
        "stopSequences": [
            "</answer>"
        ]
    },
    "parserMode": "DEFAULT",
    "promptCreationMode": "DEFAULT",
    "promptState": "DISABLED",
    "promptType": "ORCHESTRATION",
    "additionalModelRequestFields":
    "reasoning_config": {
        "type": "enabled",
        "budget_tokens": 1024
    }
}
```