Aws Agentic AI

Documentos de referencia de AgentCore empaquetados: Patrones CLI de Gateway, Runtime, Memory, Registry, Evaluations

Probado · Funciona ★ 8.4/10

Qué hace

Carga documentación de referencia vendida para los nueve servicios de Amazon Bedrock AgentCore (Gateway, Runtime, Memory, Identity, Code Interpreter, Browser, Observability, Agent Registry, Evaluations) y dirige cada pregunta al README del servicio correspondiente antes de responder. Se activa cuando se menciona AgentCore, el despliegue o escalado de un agente en AWS, la conversión de una API REST en herramientas MCP a través de Gateway, la catalogación del registro de agentes o la evaluación de agentes en línea/bajo demanda. Incluye formas exactas de comandos `aws bedrock-agentcore-control`, bloques de políticas IAM, límites de servicio y plantillas de servidor Runtime/MCP/A2A/AG-UI ejecutables.

Informe de la prueba

Se clonó el repositorio (la API de GitHub tenía límite de tasa), se encontró SKILL.md en plugins/aws-agentic-ai/skills/aws-agentic-ai/, se confirmó que el frontmatter YAML se analiza (nombre + descripción de 658 caracteres) y que cada enlace relativo en el cuerpo se resuelve en disco; tres archivos verificados (services/gateway/README.md, scripts/mcp-server-template.py, cross-service/credential-management.md) devolvieron HTTP 200 raw. Grep para curl|sh, base64 -d, eval $(...), claves AKIA y rutas absolutas /Users o /home no encontró nada. Instalación verificada en un `export HOME=$(mktemp -d)` aislado: SKILL.md se ubicó en ~/.claude/skills/aws-agentic-ai/SKILL.md, 452K en total. Tarea: "set up automated quality evaluation for my agent on AgentCore Runtime, give me the CLI steps" — la línea base (scratchpad/baseline.md) se cubrió con "I am not certain AgentCore has a dedicated evaluation control-plane API" y recurrió a `aws bedrock create-evaluation-job`, el servicio incorrecto; el artefacto seguido por la habilidad (scratchpad/agentic_skill.md), escrito después de leer services/evaluations/README.md como indica el cuerpo, produjo `aws bedrock-agentcore-control create-online-evaluation-config` con las formas JSON exactas de --rule/--data-source-config/--evaluators, los dos IDs de evaluador incorporados (Builtin.Helpfulness, Builtin.GoalSuccessRate), la regla de bloqueo de evaluador personalizado, la lista completa de acciones IAM incluyendo iam:PassRole con ámbito a AgentCoreEvaluationRole*, y límites (10 evaluadores/config, 100 configuraciones activas, muestreo de 0.01-100%). No ejecutado: el mandato del cuerpo de verificar a través de mcp__acdocs__search_agentcore_docs (MCP no conectado) y cualquier llamada en vivo a la CLI de AWS, por lo que los comandos emitidos son contenido de documentos empaquetados no verificados contra la API; la documentación perdió un punto porque el MCP acdocs solo se conecta a través de la entrada del plugin del marketplace, no del directorio de habilidades. Sugerencia de categoría "efficiency" corregida a coding.

Probado el: 2026-07-21 · Claude Code 2.x (agent harness)

Instalación

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.

Comandos y prompts de ejemplo

/aws-agentic-aiDocumentos de referencia de AgentCore empaquetados: Patrones CLI de Gateway, Runtime, Memory, Registry, Evaluations

Los skills se activan con peticiones en lenguaje natural, sin comandos que memorizar. Tras instalarlo, prompts como estos lo activan (en inglés):

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

Informe completo →