Acelere o desenvolvimento de aplicações com agentes usando o template completo para Amazon Bedrock AgentCore

Aplicações com agentes ganham velocidade com novo template completo

Aplicações inteligentes que funcionam como agentes autônomos estão transformando a forma como as empresas operam. De chatbots de atendimento ao cliente até assistentes de pesquisa, a demanda por mover protótipos para produção rapidamente nunca foi tão alta. Nesse contexto, a AWS lançou o Amazon Bedrock AgentCore, uma plataforma de desenvolvimento dedicada à construção, implantação e dimensionamento de agentes de IA em ambientes produtivos.

O AgentCore oferece componentes fundamentais como hospedagem do runtime, gerenciamento de memória, integração de ferramentas e observabilidade, tudo com segurança em nível empresarial e dimensionamento automático. Para demonstrar como todos esses componentes trabalham juntos desde o início, a AWS disponibilizou o Fullstack AgentCore Solution Template (FAST) — um projeto iniciante pronto para implantação que conecta runtime do AgentCore, gateway, memória e interpretador de código com um frontend em React e autenticação via Amazon Cognito, tudo definido com o AWS Cloud Development Kit (AWS CDK).

O FAST fornece uma arquitetura de referência completa mostrando como os componentes se integram na prática, acompanhado de uma aplicação de chat funcionando que você pode estudar e expandir conforme suas necessidades.

Entendendo a arquitetura do FAST

O template oferece uma pilha tecnológica completa para implantar agentes no Amazon Bedrock AgentCore. A solução gerencia automaticamente autenticação, hospedagem de aplicação frontend, runtime do agente, memória, observabilidade e integração de ferramentas via protocolo de contexto de modelo (Model Context Protocol — MCP) por padrão.

No núcleo da arquitetura está o Amazon Bedrock AgentCore Runtime, responsável por executar seu agente. Para segurança, os usuários se autenticam através do Amazon Cognito, que protege quatro pontos críticos de integração:

Acesso do usuário à aplicação web frontend hospedada no Amazon CloudFront
Autenticação baseada em token para o frontend acessar o AgentCore Runtime
Autenticação baseada em token para que os agentes acessem o AgentCore Gateway
Autenticação baseada em token para requisições de API ao Amazon API Gateway

O frontend é uma aplicação React que utiliza Tailwind CSS e componentes shadcn, hospedada no AWS Amplify Hosting. A comunicação com o AgentCore Runtime ocorre através de streaming HTTP em tempo real, permitindo respostas contínuas. O mecanismo de feedback integrado demonstra como realizar chamadas HTTP síncronas e autenticadas via API Gateway, armazenando dados de aplicação no DynamoDB.

Capacidades principais do AgentCore integradas

O runtime do AgentCore se conecta a diversas capacidades que potencializam o agente:

AgentCore Memory: Armazena histórico de conversas (curto prazo) e insights extraídos como preferências do usuário (longo prazo), permitindo que seu agente mantenha contexto entre sessões sem exigir trabalho customizado com banco de dados. O FAST inclui memória de curto prazo por padrão, sendo possível adicionar memória de longo prazo com pequenas modificações.

AgentCore Gateway: Expõe APIs como ferramentas compatíveis com Model Context Protocol (MCP) para seus agentes.

AgentCore Code Interpreter: Executa código Python de forma segura em ambientes isolados de sandbox.

AgentCore Observability: Envia métricas e logs compatíveis com Open Telemetry (OTEL) para o Amazon CloudWatch e rastreamentos para o AWS X-Ray.

O template inclui padrões tanto para Strands Agents quanto para LangGraph. Importante: o FAST e o AgentCore são agnósticos quanto ao framework de agentes, permitindo que você use o SDK de agentes que preferir. A infraestrutura é definida em AWS CDK, garantindo implantações repetíveis e consistentes.

Design preparado para desenvolvimento assistido por IA

O FAST foi concebido com documentação extensiva já integrada. O repositório inclui:

Documentos de direcionamento — regras e convenções que assistentes de código seguem automaticamente
Guias de funcionalidades — documentação detalhada sobre gateway, memória, streaming e outras integrações
READMEs espalhados pelo código — contexto para cada componente

Quando você pede a um assistente de código que faça alterações, ele consegue ler esses documentos e seguir os padrões documentados. Esta abordagem funciona com diversos assistentes, incluindo Kiro, Cline, Claude Code, Cursor e outros. A documentação é independente de sistema específico.

Vale reforçar: o desenvolvimento assistido por IA é opcional. A mesma documentação que guia assistentes de código é igualmente útil para desenvolvedores que preferem escrever o código manualmente.

Preparando o ambiente

Antes de implantar o FAST, certifique-se de ter instalado:

Node.js 20 ou posterior
Python 3.11 ou posterior
Docker
AWS Command Line Interface (AWS CLI) configurada com as credenciais mínimas necessárias
AWS CDK

O usuário de AWS Identity and Access Management (IAM) que você utilizar deve ter permissões para realizar as chamadas necessárias de serviço AWS e gerenciar os recursos mencionados. Ao conceder permissões, siga o princípio do menor privilégio.

Implantando o template passo a passo

Passo 1: Clonar o repositório

Comece clonando o repositório usando os comandos abaixo:

git clone https://github.com/awslabs/fullstack-solution-template-for-agentcore.git
cd fullstack-solution-template-for-agentcore

Passo 2: Configurar a implantação

Edite o arquivo infra-cdk/config.yaml para personalizar sua implantação:

stack_name_base: your-project-name
admin_user_email: admin@example.com # Opcional: cria usuário automaticamente e envia credenciais
backend:
  pattern: strands-single-agent # Disponível: strands-single-agent, langgraph-single-agent
  deployment_type: docker # Disponível: docker, zip

Passo 3: Implantar o backend com CDK

Execute os comandos para implantar o backend:

cd infra-cdk
npm install
cdk bootstrap # Necessário apenas uma vez por conta/região
cdk deploy

Este processo cria o User Pool do Cognito, constrói e envia o container do agente para o Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR), cria o AgentCore Runtime e configura a distribuição CloudFront. A implantação leva aproximadamente 5 a 10 minutos.

Passo 4: Implantar o frontend

Use o script para implantar a interface:

cd ..
python scripts/deploy-frontend.py

O script gera a configuração de autenticação a partir dos outputs da stack CDK, instala dependências, constrói a aplicação React e implanta no AWS Amplify Hosting. Ao finalizar, ele exibe a URL da aplicação:

✓ Deployment completed successfully!
Console: https://console.aws.amazon.com/amplify/apps
App URL: https://main.d123490abcdef.amplifyapp.com

Passo 5: Criar um usuário no Cognito

Se você informou um admin_user_email na configuração, receberá um email com credenciais temporárias. Caso contrário, crie o usuário manualmente:

Abra o console do Amazon Cognito
Localize seu User Pool (nomeado como {stack_name_base}-user-pool)
Navegue até Usuários e selecione Criar usuário
Digite um endereço de email e uma senha temporária
Marque a opção de verificar o email
Escolha Criar usuário

Passo 6: Acessar e testar a aplicação

Acesse a URL do Amplify Hosting (exibida no terminal após a implantação do frontend) no seu navegador. Faça login com suas credenciais do Cognito e altere sua senha temporária quando solicitado.

A aplicação de exemplo FAST é uma interface simples de chat multi-turno. A interface mantém-se minimalista propositalmente — ela foi construída para ser substituída por seu próprio frontend ou integrada a uma aplicação existente.

O agente de linha de base inclui duas ferramentas para demonstrar a arquitetura:

Ferramenta de análise de texto: Uma ferramenta baseada em AWS Lambda por trás do AgentCore Gateway que conta palavras e analisa frequência de letras. Demonstra o padrão de integração com Gateway.
Code Interpreter: Integração direta com o AgentCore Code Interpreter para execução Python segura em sandbox isolado.

Teste com essas consultas de exemplo para verificar se as ferramentas funcionam:

“Analise o texto: The quick brown fox jumps over the lazy dog” — o agente deve retornar contagem de palavras e análise de frequência de letras
“Calcule os primeiros 20 números de Fibonacci” — observe o agente escrever e executar código Python em tempo real

Lembre-se: a interface e as ferramentas fornecidas servem como ponto de partida, não como limitações. Você deve substituí-las conforme suas necessidades.

Personalizando a aplicação para seus requisitos

Alterando o padrão do agente

O template inclui dois padrões de agentes no diretório patterns/:

strands-single-agent — agente conversacional básico usando framework Strands com integração de ferramentas MCP
langgraph-single-agent — agente conversacional básico usando LangGraph com integração de ferramentas MCP

Para trocar de padrão, atualize backend.pattern no arquivo infra-cdk/config.yaml e reimplante com cdk deploy.

Para criar seu próprio padrão, adicione um novo diretório sob patterns/ com sua implementação de agente, um arquivo requirements.txt e um Dockerfile. Atualize a configuração para apontar para seu novo padrão.

Adicionando novas ferramentas via Gateway

O AgentCore Gateway roteia chamadas de ferramentas para uma função AWS Lambda. Para adicionar uma nova ferramenta:

Crie uma função Lambda que implemente a lógica de sua ferramenta
Defina o esquema da ferramenta (nome, descrição e parâmetros de entrada) na stack CDK
Adicione a função Lambda como destino do AgentCore Gateway
Reimplante com cdk deploy

O agente descobre ferramentas automaticamente a partir do Gateway através de MCP.

Usando o Code Interpreter

O Code Interpreter já está integrado no agente de linha de base, fornecendo execução Python segura em ambientes isolados de sandbox com persistência de sessão. Usuários podem solicitar ao agente que execute cálculos, gere dados ou execute código Python arbitrário.

Modificando o frontend

O frontend é uma aplicação React padrão no diretório frontend/. Assistentes de código como Kiro são hábeis em modificar frontends React. Descreva as mudanças que você deseja e deixe o assistente implementá-las. Após fazer alterações, reimplante com:

python scripts/deploy-frontend.py

Como o FAST utiliza AWS Amplify Hosting, você tem a opção de integrar com um sistema de controle de versão suportado para aproveitar os recursos nativos de integração e entrega contínua (CI/CD) do Amplify Hosting, que pode substituir o script deploy-frontend.py fornecido.

Além do chat: outros casos de uso

A aplicação de linha de base se concentra em interface de chat, mas o FAST suporta muitos casos de uso com agentes. Por exemplo, um agente de análise de documentos poderia adicionar um componente de envio de arquivos ao frontend, uma ferramenta Lambda que extrai texto de PDFs, e lógica de agente que resume os achados. Ou um agente de automação de fluxo poderia monitorar canais Slack e criar tickets Jira automaticamente a partir de solicitações de suporte.

A mesma arquitetura se aplica — você apenas substitui os componentes. Essas personalizações funcionam dentro da arquitetura padrão do FAST.

Flexibilidade: substituindo componentes principais

A arquitetura foi projetada deliberadamente para ser modular, permitindo substituir componentes conforme seus requisitos evoluem:

Provedor de identidade: Substitua o Amazon Cognito por Okta, Microsoft Entra ID, Auth0 ou seu sistema OAuth 2.0 compatível existente
Framework frontend: Troque o frontend React por Vue, Angular, ou integre o backend do agente a uma aplicação existente
Hospedagem: Mude do AWS Amplify Hosting para Vercel, Netlify, uma distribuição CloudFront auto-gerenciada, ou sua solução preferida
Framework de agente: Use Strands Agents, LangGraph, CrewAI ou até SDKs de agentes em outras linguagens como TypeScript ou Java

A infraestrutura modular em CDK e a arquitetura desacoplada tornam direto adaptar o template às suas necessidades específicas.

Limpando recursos

Para remover os recursos criados pelo FAST, execute:

cd infra-cdk
cdk destroy --force

Este comando deleta recursos AWS incluindo buckets do Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) e imagens do Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR). Se deixar recursos em execução, você pode incorrer em cobranças. Note que o Amazon Bedrock AgentCore é faturado por uso.

Próximos passos

O FAST ajuda a reduzir o tempo para construir e implantar uma aplicação com agentes para menos de 30 minutos. Você obtém autenticação segura, um frontend funcional e capacidades integradas do AgentCore — Memória, Gateway, Code Interpreter e Observabilidade — sem precisar escrever infraestrutura do zero.

A aplicação de chat de linha de base e as ferramentas de exemplo são pontos de partida, não limitações. Você pode substituir sua própria lógica de agente, conectar suas ferramentas, modificar o frontend, ou até substituir componentes principais como o provedor de identidade ou a solução de hospedagem. A arquitetura modular se adapta aos seus requisitos.

Para começar, acesse o repositório, clone-o, implante o FAST na sua conta AWS e tenha uma aplicação com agentes funcionando em menos de 30 minutos. Depois, customize e coloque em produção algo real.

Para assistência especializada, a AWS Generative AI Innovation Center, AWS Professional Services e AWS Partners estão disponíveis para ajudar.

Fonte

Accelerate agentic application development with a full-stack starter template for Amazon Bedrock AgentCore (https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/accelerate-agentic-application-development-with-a-full-stack-starter-template-for-amazon-bedrock-agentcore/)