Aws Agentic AI

Gebündelte AgentCore-Referenzdokumente: Gateway, Runtime, Memory, Registry, Evaluations CLI-Muster

Getestet · Funktioniert ★ 8.4/10

Was es kann

Lädt die mitgelieferte Referenzdokumentation für die neun Amazon Bedrock AgentCore-Dienste (Gateway, Runtime, Memory, Identity, Code Interpreter, Browser, Observability, Agent Registry, Evaluations) und leitet jede Frage vor der Beantwortung an das passende Service-README weiter. Wird ausgelöst, wenn Sie AgentCore erwähnen, einen Agenten auf AWS bereitstellen oder skalieren, eine REST API über Gateway in MCP-Tools umwandeln, Agenten-Registry-Katalogisierung oder Online-/On-Demand-Agentenbewertung. Liefert exakte `aws bedrock-agentcore-control` Befehlsformen, IAM-Policy-Blöcke, Dienstlimits und ausführbare Runtime/MCP/A2A/AG-UI Server-Templates.

Testbericht

Das Repo geklont (GitHub API war ratenbegrenzt), SKILL.md unter plugins/aws-agentic-ai/skills/aws-agentic-ai/ gefunden, bestätigt, dass der YAML-Frontmatter parst (name + 658-Zeichen-Beschreibung) und dass jeder relative Link im Body auf der Festplatte aufgelöst wird; drei stichprobenartig überprüfte Dateien (services/gateway/README.md, scripts/mcp-server-template.py, cross-service/credential-management.md) lieferten HTTP 200 roh. Grep nach curl|sh, base64 -d, eval $(...), AKIA-Schlüsseln und absoluten /Users- oder /home-Pfaden fand nichts. Installation in einem isolierten `export HOME=$(mktemp -d)` verifiziert: SKILL.md landete unter ~/.claude/skills/aws-agentic-ai/SKILL.md, insgesamt 452 KB. Aufgabe: „set up automated quality evaluation for my agent on AgentCore Runtime, give me the CLI steps“ — Baseline (scratchpad/baseline.md) wich aus mit „I am not certain AgentCore has a dedicated evaluation control-plane API“ und griff auf `aws bedrock create-evaluation-job` zurück, den falschen Dienst; das vom Skill befolgte Artefakt (scratchpad/agentic_skill.md), geschrieben nach dem Lesen von services/evaluations/README.md, wie der Body anweist, produzierte `aws bedrock-agentcore-control create-online-evaluation-config` mit den exakten --rule/--data-source-config/--evaluators JSON-Formen, den beiden eingebauten Evaluator-IDs (Builtin.Helpfulness, Builtin.GoalSuccessRate), der benutzerdefinierten Evaluator-Sperrregel, der vollständigen IAM-Aktionsliste einschließlich iam:PassRole, die auf AgentCoreEvaluationRole* beschränkt ist, und Limits (10 Evaluatoren/Konfiguration, 100 aktive Konfigurationen, 0,01-100% Sampling). Nicht ausgeführt: das Mandat des Bodys, über mcp__acdocs__search_agentcore_docs (MCP nicht verbunden) und jeden Live-AWS-CLI-Aufruf zu verifizieren, daher sind die ausgegebenen Befehle unbestätigter, gebündelter Dokumentationsinhalt; die Dokumentation erhielt einen Punktabzug, weil der acdocs MCP nur über den Marktplatz-Plugin-Eintrag verbunden ist, nicht über das Skill-Verzeichnis. Kategoriehinweis „efficiency“ auf „coding“ korrigiert.

Getestet am: 2026-07-21 · Claude Code 2.x (agent harness)

Installation

git clone --depth 1 https://github.com/zxkane/aws-skills.git /tmp/aws-agentic-ai-src
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -R /tmp/aws-agentic-ai-src/plugins/aws-agentic-ai/skills/aws-agentic-ai ~/.claude/skills/aws-agentic-ai
# ~452K: SKILL.md + services/ + references/ + cross-service/ + scripts/ (all relative links verified present)
# Plugin-marketplace alternative (also wires up the acdocs MCP server, which the plain copy above does NOT):
#   /plugin marketplace add zxkane/aws-skills
#   /plugin install aws-agentic-ai@aws-skills
# The SKILL.md body asks Claude to verify facts via mcp__acdocs__search_agentcore_docs.
# That MCP server (uvx awslabs.amazon-bedrock-agentcore-mcp-server@latest) is declared only in the
# repo's .claude-plugin/marketplace.json, so with the cp install the skill falls back to its
# bundled docs. It also declares a companion skill dependency: aws-mcp-setup
#   (cp -R /tmp/aws-agentic-ai-src/plugins/aws-common/skills/aws-mcp-setup ~/.claude/skills/aws-mcp-setup)
# Actually running the emitted commands needs AWS credentials with bedrock-agentcore permissions.

Befehle & Beispiel-Prompts

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Skills reagieren auf normale Anfragen — keine Slash-Befehle nötig. Nach der Installation aktivieren Prompts wie diese den Skill (auf Englisch):

Deploy my agent to AWS Bedrock AgentCore Runtime
Set up an MCP gateway for AgentCore
Register a new agent in the AgentCore registry

Vollständiger Testbericht (Englisch) →