Amazon Bedrock AgentCore（亚马逊贝德罗克智能体核心引擎）可让你基于任意框架（如 CrewAI、LangGraph）和任意模型，安全、大规模地构建、部署并运行 AI 智能体，无需管理复杂的基础设施。该服务提供支持最长 8 小时长任务的无服务器运行环境，内置可轻松对接 Slack、各类 API 等工具的网关，具备实现个性化体验的记忆功能、身份管理能力，还集成了代码解释器、浏览器工具及可观测性能力。
使用该服务的核心价值在于：省去繁琐的环境搭建工作以节省时间，加快从原型开发到生产部署的落地速度，通过按使用量付费的模式降低成本，同时提升系统安全性 —— 助力你更快打造出能满足实际业务需求的高性能 AI 智能体。
如果你已经用过 CrewAI、LangGraph 这类框架，大概率会遇到同一个问题：
Agent 的“思考”很好写，但“运行、编排、安全、长期任务”很难工程化。
Amazon Bedrock AgentCore 正是为了解决这一层问题而存在。
AgentCore 是什么
Amazon Bedrock AgentCore 是 Amazon Web Services（AWS）在 Bedrock 体系中提供的智能体运行核心。
它并不替代 Agent 框架，也不限制你使用哪一种大模型，而是提供一个统一、托管、可扩展的 Agent 执行与编排环境。
官方示例仓库 amazon-bedrock-agentcore-samples，正是用来展示这套能力如何在真实工程中落地。
项目在演示什么
从仓库内容来看，它并不是“Hello World”，而是围绕 Agent 全生命周期 给出的工程示例：
- Agent 运行而非仅对话
- 多步推理（plan / act / observe）
- 长时间运行任务（支持数小时级流程）
- 框架无关
- Agent 逻辑可来自 LangGraph、CrewAI，或自定义循环
- AgentCore 只负责“跑”和“管”
- 模型无关
- 可使用 Bedrock 中的模型
- 也可以对接外部模型作为推理引擎
- 工具即插即用
- 通过内置 Gateway 接入 API、Slack、Web 服务
- 将真实业务能力变成 Agent 的 Action
- 状态、记忆与身份
- 支持上下文与会话记忆
- 可结合身份管理实现个性化体验
- 可观测性
- Agent 执行过程可追踪、可调试
- 面向生产环境的日志与监控能力
为什么要用 AgentCore
从工程视角看，AgentCore 的价值非常明确：
- 省基础设施
- 不用自己搭 Agent Runtime、队列、状态机
- 快落地
- 从原型到生产不需要重写一套系统
- 低运维成本
- 无服务器架构，按使用量付费
- 安全与治理
- 统一的权限、身份与执行边界
- 面向真实业务
- 不止“会聊天”，而是能跑流程、调系统、干活
总结
可以把 Amazon Bedrock AgentCore 理解为：
Agent 世界里的“托管运行内核”
你负责“Agent 怎么想”，它负责“Agent 怎么活、怎么跑、怎么规模化”。
而 amazon-bedrock-agentcore-samples，就是一份把官方能力翻译成工程实践的参考答案。
Github：https://github.com/awslabs/amazon-bedrock-agentcore-samples
油管：https://youtu.be/88HoBDwdw90