Собрать работающего агента всегда означало сначала решить длинный список инфраструктурных задач, прежде чем можно было понять, хорош ли сам агент. Нужно было настраивать фреймворки, хранилище, аутентификацию и конвейеры развертывания, и к моменту, когда агент выполнял первую реальную задачу, на инфраструктуру уже уходили дни, а не логика агента.
Мы изначально создали AgentCore, чтобы разработчики могли сосредоточиться на логике агента, а не на серверной обвязке, работая с теми фреймворками и моделями, которые они уже используют, включая LangGraph, LlamaIndex, CrewAI, Strands Agents и другие. Сегодня мы представляем новые возможности, которые еще сильнее упрощают разработку агентов, убирая инфраструктурные барьеры, замедляющие команды на каждом этапе — от первого прототипа до внедрения в production.
От идеи до работающего агента за три шага
У каждого агента есть слой оркестрации, который содержит цикл вызова модели, выбора инструмента, передачи результата обратно, управления окнами контекста и обработки сбоев. Для работы этого цикла нужна инфраструктура под ним: вычислительные ресурсы для размещения агента, песочница для безопасного выполнения кода, защищенные подключения к инструментам, постоянное хранилище и восстановление после ошибок. Эта инфраструктура и образует agent harness, благодаря которому агент вообще может выполняться.
До сих пор построение этого harness было первым, что каждая команда должна была делать с нуля. Это означало выбор фреймворка, написание кода оркестрации, подключение инструментов и памяти, а также настройку аутентификации — и все это до того, как агент обработает хотя бы один запрос. Работа необходимая, но не та, которая показывает, будет ли агент полезен. Большинство команд, с которыми мы работали, тратили на эту инфраструктуру дни, прежде чем могли провести первое реальное тестирование.
Новая управляемая функция agent harness в AgentCore заменяет всю эту предварительную сборку простой конфигурацией. Вы объявляете своего агента и запускаете его всего через три API-вызова, не пиша код оркестрации. Вы задаете, что делает агент: какую модель он использует, к каким инструментам может обращаться и какие инструкции выполняет. Harness в AgentCore связывает вычисления, инструменты, память, идентичность и безопасность, чтобы создать работающего агента, которого можно протестировать за минуты. Попробовать другую модель или добавить новый инструмент — это изменение конфигурации, а не переписывание кода. Вы можете тестировать несколько вариантов агента за минуты, меняя параметр API на лету.
Такой темп не достигается ценой гибкости. Harness в AgentCore основан на Strands Agents, open source фреймворке от AWS. Когда вам нужна собственная логика оркестрации, специализированная маршрутизация или координация нескольких агентов, вы переходите от конфигурации к harness, описанному кодом, сохраняя ту же платформу, ту же изоляцию microVM и тот же конвейер развертывания. AgentCore сохраняет состояние сессии в устойчивой файловой системе, поэтому агенты могут приостанавливаться посреди задачи и возобновлять работу ровно с того места, где остановились. Это делает сценарии human-in-the-loop практичными без дополнительной обвязки и без необходимости потом переделывать агента, если такие требования появятся. Вы можете начать за минуты, а затем добавлять новые возможности и контроль по мере роста потребностей, не проводя повторную архитектурную переработку.
«Мы создаем AI-агентов, которые революционизируют ecommerce», — сказал Rodrigo Moreira, вице-президент по инженерии VTEX. — «Раньше прототипирование каждого нового агента требовало дней на код оркестрации и настройку инфраструктуры еще до того, как мы могли проверить идею. Функция harness в AgentCore изменит это: замена модели, добавление инструмента или уточнение инструкций агента теперь превращаются в изменение конфигурации, а не в пересборку. Теперь мы можем проверять идеи агентов за минуты вместо дней и рассчитываем еще сильнее ускорить разработку агентов с помощью этих новых возможностей».
Создавайте, развертывайте и управляйте агентами из одного терминала
У вас уже работает агент, и теперь вы хотите запустить его в production. Обычно это означает выйти из редактора, настроить конвейер развертывания, конфигурировать окружения и собрать процесс, который совсем не похож на тот workflow, в котором вы создавали агента изначально.
Новый AgentCore CLI оставляет вас в одном и том же workflow на всем жизненном цикле: прототипирование, развертывание, эксплуатация — из того же терминала, в котором вы уже работаете. Вы итеративно улучшаете агента локально, а когда он готов, разворачиваете его без смены инструментов и без отдельного конвейера. Развертывание в AgentCore строится через infrastructure as code (IaC) с поддержкой CDK и Terraform (скоро), поэтому конфигурация агента воспроизводима и контролируется версиями. То, что вы тестировали локально, в точности и работает в production.
Дайте coding agents правильный контекст
На протяжении всего пути разработки агентов большинство разработчиков работают вместе с coding assistant, например Claude Code или Kiro. Но эффективность coding assistant зависит от того, какой контекст у него есть. Универсальный MCP server может дать доступ к API и документации, но он не кодирует важные для практики мнения: какие паттерны использовать, как сочетаются возможности платформы, как выглядит рекомендуемый путь для типовых задач. Новые предустановленные skills в AgentCore выходят за рамки простого доступа к API. Они дают coding agents отобранные и актуальные знания о лучших практиках AgentCore, чтобы рекомендации отражали то, как платформа должна использоваться, а не только то, какие endpoints существуют. Сегодня Kiro уже включает это как встроенную Power, а Plugins для Claude Code, Codex и Cursor скоро появятся. На платформе, которая быстро развивается, точный контекст в coding agent означает меньше неверных шагов уже с первой строки кода.
Начните работу
Управляемый agent harness в AgentCore доступен в preview уже сегодня в четырех регионах AWS: US West (Oregon), US East (N. Virginia), Asia Pacific (Sydney) и Europe (Frankfurt). AgentCore CLI и постоянная файловая система агента доступны во всех коммерческих регионах AWS, где предлагается AgentCore. Coding agent skills станут доступны к концу апреля. Вы платите только за используемые ресурсы, без дополнительной платы за CLI, harness или skills (подробнее на странице цен AgentCore). Чтобы начать, перейдите к документации AgentCore.
Вы можете использовать эти возможности, чтобы сосредоточиться на логике агента, не думая о настройке инфраструктуры. По мере развития агента вы добавляете оценки, память, подключения к инструментам и enforcement политик без перестройки архитектуры. Платформа, на которой вы создаете прототип, — та же самая, на которой вы запускаете агент в production.
Материал — перевод статьи с английского.
Оригинал: Get to your first working agent in minutes: Announcing new features in Amazon Bedrock AgentCore