5 分钟用 Amazon Bedrock 搭一个 AI Agent：从零到能干活

5 分钟用 Amazon Bedrock 搭一个 AI Agent从零到能干活最近打开掘金热榜一半都是 AI Agent 相关的内容——OpenClaw 拆解、MCP 协议、Function Call 实战... 概念已经讲了不少但真正从零搭过一个完整 Agent 的人可能不多。今天换个思路不装环境、不写框架、不管运维直接用 Amazon Bedrock 的 Agent 功能5 分钟搭一个能理解用户意图、自动调 API 的 Agent。本文所有步骤均已实际验证跑通不是对着文档猜的。前置条件一个 AWS 账号注册入口新用户有免费额度就这一个。不需要 GPU、不需要装 Python、不需要 Docker。第 1 步开通模型访问权限1 分钟登录 Amazon Bedrock 控制台左侧菜单Model access模型访问→Manage model access勾选你要用的模型推荐Claude Sonnet 4.6综合能力强支持中文DeepSeek V3.2性价比高点Save changes几秒钟就开通 Bedrock 目前支持 100 基础模型覆盖 Anthropic Claude 全系列、DeepSeek、Meta Llama 4、Qwen3、GLM 等主流模型。注意部分模型需要使用 Inference Profile跨区域推理配置才能调用控制台会自动处理这个API 调用时需要用us.anthropic.claude-sonnet-4-6这样的 Profile ID 而非裸模型 ID。第 2 步创建 Agent2 分钟左侧菜单Agents→Create Agent填写基本信息Agent nameorder-assistant订单助手Description帮用户查询和管理订单Foundation model选刚才开通的模型如 Claude Sonnet 4.6Instructions系统提示词——这是 Agent 的灵魂你是一个订单管理助手。你可以帮用户完成以下操作 1. 查询订单状态需要订单号 2. 查询最近的订单列表需要用户ID 3. 取消订单需要订单号和取消原因 请用中文和用户交流。如果用户没有提供必要信息请主动询问。Agent resource role选Create and use a new service role控制台自动创建省心点Create⚠️ 如果通过 API/CLI 创建 Agent需要手动创建 IAM Service Role 并绑定。Trust Policy 要允许bedrock.amazonaws.com做sts:AssumeRole并附加bedrock:InvokeModel权限。控制台操作会自动搞定这些所以推荐新手用控制台。第 3 步给 Agent 装上手脚——Action Group1 分钟光有模型和提示词Agent 只能聊天不能干活。Action Group就是告诉 Agent 你能做什么操作。在 Agent 详情页点Add Action GroupAction group nameOrderActions定义方式选 Define with function details比 OpenAPI Schema 简单得多添加函数函数 1GetOrderStatus- 描述查询订单状态 - 参数order_idstring必填描述订单编号函数 2CancelOrder- 描述取消订单 - 参数order_idstring必填、reasonstring必填描述取消原因Action group executor选Return ControlReturn Control是什么意思Agent 收集完参数后不直接执行操作而是把参数返回给你的应用程序。你的应用拿到参数后去调自己的后端 API再把结果返回给 Agent 继续对话。这种模式不需要写 Lambda对已有后端服务的场景特别友好。Save→ 回到 Agent 页面点顶部Prepare第 4 步测试30 秒Agent 状态变成Prepared后通常几秒右侧出现 Test 对话窗口。测试 1完整信息输入我想查一下订单 ORD-20260310-001 的状态Agent 的推理过程Trace[思考] 用户想查询订单状态我有所需的全部信息可以调用函数。 [调用] GetOrderStatus → ActionGroup: OrderActions 参数: order_id ORD-20260310-001 [类型] ACTION_GROUPReturn Control等待应用返回结果✅ Agent 准确识别了意图提取了订单号调用了正确的函数。测试 2不完整信息输入我想取消一个订单Agent 回复好的我来帮您取消订单为了完成取消操作我需要了解以下信息 1. 订单编号是什么 2. 取消原因是什么 请提供这两项信息我将立即为您处理。✅ Agent 发现缺少必要参数自动用中文追问而不是直接报错。Trace 是调试利器——每一步推理都可视化不用猜模型在想什么。第 5 步可选Knowledge Base 让 Agent 更聪明如果你希望 Agent 不仅能调 API还能回答退货政策是什么这类基于文档的问题左侧Knowledge bases→Create上传文档PDF、TXT、HTML、Markdown 都支持Bedrock 自动完成文档切分 → 向量嵌入 → 存储到向量数据库回到 Agent →Add Knowledge Base→ 选刚才创建的重新Prepare 向量数据库可以让 Bedrock 自动创建Amazon OpenSearch Serverless零配置。也支持自建的 Pinecone、Redis 等。部署到应用一个 API 调用importboto3clientboto3.client(bedrock-agent-runtime,region_nameus-east-1)responseclient.invoke_agent(agentId你的AgentID,# 创建时获得agentAliasId你的AliasID,# 创建Alias时获得测试用 TSTALIASIDsessionIduser-session-123,# 用户会话ID用于多轮对话inputText帮我查一下订单 ORD-20260310-001 的状态)# 处理流式响应foreventinresponse[completion]:ifchunkinevent:print(event[chunk][bytes].decode(utf-8))Java、JavaScript、Go SDK 写法类似参考 InvokeAgent API 文档。踩坑记录实际跑通过程中遇到的几个坑分享出来模型 ID vs Inference Profile ID直接用anthropic.claude-sonnet-4-6调用会报validationException需要用 Inference Profile ID如us.anthropic.claude-sonnet-4-6。控制台创建不受影响API/CLI 创建需注意。Agent 必须有 Service Role即使是最简单的 AgentPrepare时如果没有绑定agentResourceRoleArn会报错。控制台选Create new role即可CLI 需要手动创建 IAM Role。Prepare 是必须步骤每次修改 Agent 配置Instructions、Action Group、模型等后必须重新 Prepare 才生效。自建 vs 托管怎么选维度自建LangChain / AutoGen 等Bedrock Agents环境需要 Python 环境 依赖管理不需要模型自己管 GPU 或调第三方 API100 模型一键切换工具编排自己写编排逻辑平台自动编排RAG搭向量数据库 检索链路上传文档即可调试print / logTrace 可视化扩缩容自己管全托管按需付费灵活性⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐上手速度⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐不是说自建不好——如果你需要深度定制编排逻辑、用特殊的工具链自建框架更灵活。但如果目标是快速让 Agent 能干活并上线托管方案能帮你省掉大量基础设施层的工作。两者也不冲突完全可以用 Bedrock 做快速原型验证确认可行后再决定是否迁移到自建方案。相关资源Amazon Bedrock Agents 官方文档Bedrock 快速入门5 分钟跑通第一个推理请求Action Group 配置指南Knowledge Base 文档支持的模型列表有问题欢迎评论区交流也欢迎分享你用 Agent 做的项目