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列出容器型 AI 代理器產品 - AWS Marketplace
管理容器型 AI 代理器和工具啟動清單精靈步驟 1：提供產品資訊步驟 2：設定 AI Agent Container 定價步驟 3：指定退款政策步驟 4：設定 EULA步驟 5：新增儲存庫步驟 6：設定優惠可用性/允許清單步驟 7：將容器映像和成品上傳至儲存庫步驟 8：使用資產新增產品版本步驟 9：檢閱產品清單並發佈至公有容器部署詳細資訊測試和驗證最佳實務與建議

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。

列出容器型 AI 代理器產品

管理容器型 AI 代理器和工具

在 Amazon Bedrock AgentCore 執行期上執行的容器型 AI 代理程式和工具，可以透過統一 AI 代理程式和工具產品頁面或 AWS Marketplace 管理主控台中的伺服器產品頁面進行管理。只有支援 Amazon Bedrock AgentCore 執行期版本的產品會顯示在 AI 代理器和工具產品頁面中。

啟動清單精靈

  1. 使用您的 AWS 賣方帳戶登入 AWS Marketplace 管理入口網站。

  2. 選取產品，然後在導覽列中選取 AI 代理程式和工具。

  3. 選取建立 AI 代理程式和工具產品選單，然後選擇容器型 AI 代理程式和工具。

  4. 選取產生產品 ID 和產品代碼。

  5. （選用） 新增標籤以支援標籤型授權。

  6. 選取繼續。

步驟 1：提供產品資訊

  1. 在產品資訊中，輸入：

    • 產品標題

    • 產品標誌 S3 URL

    • 簡短描述

    • 長描述

    • 反白 (1-3)

  2. 透過選擇新增資源，輸入支援詳細資訊並新增選用的學習資源。

  3. 在產品類別功能表中，選擇 1-3 個類別。我們建議您從 AI Agents & Tools 商業類別中至少選擇一個類別。

  4. 輸入關鍵字以改善搜尋可探索性。

  5. （選用） 根據準則新增影片和影像資產。

  6. 選擇下一步。

步驟 2：設定 AI Agent Container 定價

  1. 選擇定價模型。

    AgentCore 定價限制

    如果容器映像使用 AgentCore，則不支援具有長期合約定價模型的每小時和用量。 若要進一步了解合約定價，請參閱 使用 的容器產品的合約定價 AWS License Manager。若要進一步了解以用量為基礎的定價自訂計量，請參閱 使用 AWS Marketplace Metering Service 設定容器產品的自訂計量。

  2. 選取下一步。

  3. 在設定價格中。

  4. 選取下一步。

步驟 3：指定退款政策

  1. 輸入退款政策。

  2. 選取下一步。

注意

如果您選擇免費產品定價模式，則不需要輸入退款政策。

步驟 4：設定 EULA

  1. 選擇適用於 的標準合約 AWS Marketplace或自訂 EULA。

    注意

    如果您選擇自訂 EULA，請輸入最終使用者授權合約的 URL。

  2. 選取下一步。

步驟 5：新增儲存庫

  1. 為您的容器產品新增初始儲存庫。

    注意

    儲存庫名稱在您賣方帳戶的所有產品中必須是唯一的。每個產品最多可以建立 50 個儲存庫。

  2. 選取下一步。

步驟 6：設定優惠可用性/允許清單

  1. 在設定優惠可用性中，選擇您的地理可用性設定。

  2. 選取下一步。

  3. 在設定允許清單中，列出在有限狀態時應可存取清單的任何 AWS 帳戶。

  4. 選取提交，為有限可見性測試建立新的變更請求。

    等待 10-15 分鐘，直到您的請求狀態處於成功狀態。

步驟 7：將容器映像和成品上傳至儲存庫

注意

的 Amazon Bedrock AgentCore 執行期 AWS Marketplace 請參閱如何將 AgentCore 與您的容器映像整合。

  1. 找到 ECR 儲存庫的 URL：

    • 在 AWS Marketplace Management Portal 中開啟伺服器產品頁面。

    • 選取您的容器產品以檢視詳細資訊。

    • 選取儲存庫索引標籤以複製儲存庫的 URL。

  2. 選取檢視推送命令以開啟指示清單，包括可用來將 Docker 容器映像和 Helm Chart 推送至該儲存庫的命令。如需如何將容器映像和其他成品推送至儲存庫的一般資訊，請參閱《Amazon Elastic Container Registry 使用者指南》中的推送映像。

    注意

    您可以在呼叫 docker pull 或 docker push 時使用下列 Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) API 操作：

    • DescribeImages - 用來檢閱儲存庫中影像的中繼資料。

    • GetAuthorizationToken - 用於在將成品上傳到儲存庫之前進行驗證，然後使用 docker pull 或 docker push 命令。

    • ListImages - 用來檢視您推送的映像清單。

  3. 使用列出的命令，將任何必要的成品從本機儲存庫推送至您產品的 AWS Marketplace 儲存庫。

    注意

    您在推送命令中提供的標籤用於區分您上傳到儲存庫的成品版本。使用對成品所屬版本有意義的標籤。

  4. 針對版本中所需的每個容器映像或成品重複此步驟。

    注意

    您的版本在每個交付選項中最多可包含 50 個容器映像或成品。如需交付選項的詳細資訊，請參閱下列程序。

  5. 上傳成品之後，您就可以建立產品的版本。

    注意

    您的容器映像會自動掃描，以查看是否符合 的容器型產品需求 AWS Marketplace。如需詳細資訊，請參閱容器產品掃描安全問題。

步驟 8：使用資產新增產品版本

  1. 在 AWS Marketplace 管理入口網站中開啟 AI 代理程式和工具產品頁面。

    注意

    只有支援 Amazon Bedrock AgentCore 執行期版本的容器產品會顯示在 AI Agents and Tools 產品頁面中。在新增第一個版本之前，您只能在 AWS Marketplace 管理入口網站的伺服器產品頁面中找到您的產品。建立 Amazon Bedrock AgentCore 執行期的版本後，您可以在 AI Agents and Tools 產品頁面中找到您的容器產品。

  2. 選取您的容器產品，然後按一下請求變更下拉式功能表，選取更新版本，然後選取新增新版本。

  3. 在交付選項中，輸入：

    • 版本標題

    • 版本備註

  4. 選取新增交付選項。

  5. 針對交付方法，選取容器映像並填入：

    • 支援的服務：選取買方可以在其中啟動軟體的環境。

    • 對於 Bedrock AgentCore 服務，請在類型欄位中選取 AI Agent、MCP Server 或 A2A Server。

    • 容器映像：您先前指定的儲存庫 URL 和版本標籤。

    • 交付選項標題和部署選項描述：輸入此交付選項的標題和描述。

    • 使用說明：輸入詳細資訊，協助您的買方在啟動軟體後使用您的軟體。

    • 環境變數：指定買方必須提供的環境變數，以設定代理程式的執行時間行為。這些變數可用於在啟動時將設定、登入資料或自訂旗標傳遞至容器。針對每個變數，提供容器預期的名稱、描述和選用的預設值。對於唯一的變數，例如登入資料或 API 金鑰，請勿提供預設值。您可以使用描述來指定變數的詳細資訊，以及可能的值。買方啟動您的產品時，所有提供的變數及其預設值都會預先填入。

  6. 如果您選擇 AI 代理器或 A2A Server 工具類型，請確認您的代理器使用推理 LLMs並示範自動功能。這些要求有助於確保 AWS Marketplace 上提供的代理程式符合高品質標準。如果您的代理程式不符合這兩個要求，請選擇不同的工具類型。

  7. 選取新增版本。

    等待並重新整理頁面，直到請求狀態顯示成功為止。

    新增新版本會自動掃描容器映像是否有漏洞。

步驟 9：檢閱產品清單並發佈至公有

  1. 在 AWS Marketplace 管理入口網站中開啟 AI Agent and Tools 產品頁面。

  2. 在清單中選取您的容器產品。

  3. 選取檢視。 AWS Marketplace

  4. 檢閱您的產品詳細資訊頁面的準確性。確保使用說明充分引導買方完成啟動產品的必要步驟。

  5. 將更新可見性請求提交至公有：

    • 在伺服器產品頁面的目前伺服器產品索引標籤上，選取您要修改的容器型產品。從請求變更下拉式清單中，選擇更新可見性。

容器部署詳細資訊

容器部署將您的 AI 代理程式或工具封裝為容器化應用程式，客戶可以在自己的 AWS 環境中執行。此方法提供下列優勢：

  • 資料會保留在客戶的環境中

  • 可自訂的部署組態

  • 支援與 Bedrock AgentCore 執行期和客戶現有基礎設施的整合

列出容器化代理程式時，請提供明確的部署指示、資源需求和組態選項，以確保客戶成功實作。

Bedrock AgentCore 執行期容器的技術需求

注意

如需詳細資訊，請參閱的 Amazon Bedrock AgentCore 執行期 AWS Marketplace。

為 建立容器型 AI 代理程式產品時 AWS Marketplace，請遵循下列要求：

MCP 伺服器需求

  • 傳輸：僅限無狀態可串流 http

  • 工作階段管理：平台會自動新增工作階段隔離的Mcp-Session-Id標頭

  • 主機：容器必須接聽 0.0.0.0

  • 連接埠：容器必須公開 MCP 伺服器通訊8000的連接埠

  • 路徑：/mcp- 用於接收 MCP RPC 訊息的 POST 端點。MCP 伺服器的 InvokeAgentRuntime 會將請求傳遞至此路徑。

  • 通訊協定：MCP 伺服器必須支援 MCP 通訊協定，包括通訊協定訊息 'tools/list' 和 'tools/call' （受 FastMCP 等常見架構支援）。

代理程式需求

  • /ping 端點：運作狀態檢查的 GET 端點

  • /invocations 端點：客服人員互動的 POST 端點

  • Docker 容器：ARM64 容器化部署套件

  • 連接埠：容器必須公開連接埠8080以進行 HTTP 型代理程式通訊

  • 沒有硬式編碼登入資料

  • 沒有常見漏洞和暴露 (CVEs)

A2A 伺服器需求

  • 連接埠：A2A 伺服器在連接埠 9000 上執行 （相較於 HTTP 的 8080、MCP 的 8000)

  • 主機：容器必須接聽 0.0.0.0

  • 路徑：A2A 伺服器掛載於 /(vs /invocations for HTTP， /mcp for MCP)

  • 客服人員卡：A2A 透過位於 的客服人員卡提供內建客服人員探索 /.well-known/agent-card.json

  • 通訊協定：使用 JSON-RPC agent-to-agent通訊

  • 身分驗證：同時支援 SigV4 和 OAuth 2.0 身分驗證機制

使用說明

確保指示徹底引導客戶啟動和設定產品。請參閱建立 的 AMI 和容器產品使用說明 AWS Marketplace。

測試和驗證

在將 MCP 相容代理程式或工具發佈至公有之前，請徹底測試您的實作：

  • 驗證使用說明提供啟動和設定產品的必要資訊。

  • 測試身分驗證流程和錯誤處理

  • 在各種負載條件下驗證效能

  • 確保與熱門 MCP 用戶端相容

  • 記錄任何用戶端特定的組態需求

最佳實務與建議

文件需求

在 上列出與模型內容通訊協定相容的代理程式或工具時 AWS Marketplace，包含完整的文件：

  • 詳細的功能描述和範例

  • 身分驗證和組態指示

  • 常見整合案例的範例程式碼

  • 故障診斷指南和錯誤參考

  • 效能考量和最佳實務

其他資源

如需在 AI 代理器或工具中實作模型內容通訊協定的詳細資訊，請參閱下列資源：