Referenzbeispiele für Code-Interpreter-APIs

Dieser Abschnitt enthält Referenzbeispiele für gängige Code Interpreter-Operationen mit unterschiedlichen Ansätzen. Jedes Beispiel zeigt, wie derselbe Vorgang mithilfe von AWS CLI, Boto3-SDK und direkten API-Aufrufen ausgeführt wird.

Ausführung von Code

Diese Beispiele zeigen, wie Code in einer Codeinterpreter-Sitzung ausgeführt wird.

Beispiel

Boto3

1. params = {
         "language": "python",
         "code": "print(\"Hello, world!\")"
       }
   
   client.invoke_code_interpreter(
       **{
           "codeInterpreterIdentifier": "aws.codeinterpreter.v1",
           "sessionId": "<your-session-id>",
           "name": "executeCode",
           "arguments": params
       })

API

1. # Using awscurl
   awscurl -X POST \
     "https://bedrock-agentcore.<Region>.amazonaws.com/code-interpreters/aws.codeinterpreter.v1/tools/invoke" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -H "Accept: application/json" \
     -H "x-amzn-code-interpreter-session-id: your-session-id" \
     --service bedrock-agentcore \
     --region <Region> \
     -d '{
       "name": "executeCode",
       "arguments": {
         "language": "python",
         "code": "print(\"Hello, world!\")"
       }
     }'

Terminal-Befehle

Diese Beispiele zeigen, wie Terminalbefehle in einer Codeinterpreter-Sitzung ausgeführt werden.

Befehl ausführen

Beispiel

Boto3

1. params = {
         "command": "ls -l"
       }
   
   client.invoke_code_interpreter(
       **{
           "codeInterpreterIdentifier": "aws.codeinterpreter.v1",
           "sessionId": "<your-session-id>",
           "name": "executeCommand",
           "arguments": params
       })

API

1. # Using awscurl
   awscurl -X POST \
     "https://bedrock-agentcore.<Region>.amazonaws.com/code-interpreters/aws.codeinterpreter.v1/tools/invoke" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -H "Accept: application/json" \
     -H "x-amzn-code-interpreter-session-id: your-session-id" \
     --service bedrock-agentcore \
     --region <Region> \
     -d '{
       "name": "executeCommand",
       "arguments": {
         "command": "ls -l"
       }
     }'

Befehlsausführung starten

Beispiel

Boto3

1. params = {
         "command": "sleep 15 && echo Task completed successfully"
       }
   
   client.invoke_code_interpreter(
       **{
           "codeInterpreterIdentifier": "aws.codeinterpreter.v1",
           "sessionId": "<your-session-id>",
           "name": "startCommandExecution",
           "arguments": params
       })

API

1. # Using awscurl
   awscurl -X POST \
     "https://bedrock-agentcore.<Region>.amazonaws.com/code-interpreters/aws.codeinterpreter.v1/tools/invoke" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -H "Accept: application/json" \
     -H "x-amzn-code-interpreter-session-id: your-session-id" \
     --service bedrock-agentcore \
     --region <Region> \
     -d '{
       "name": "startCommandExecution",
       "arguments": {
         "command": "sleep 15 && echo Task completed successfully"
       }
     }'

Aufgabe abrufen

Beispiel

Boto3

1. params = {
         "taskId": "<your-task-id>"
       }
   
   client.invoke_code_interpreter(
       **{
           "codeInterpreterIdentifier": "aws.codeinterpreter.v1",
           "sessionId": "<your-session-id>",
           "name": "getTask",
           "arguments": params
       })

API

1. # Using awscurl
   awscurl -X POST \
     "https://bedrock-agentcore.<Region>.amazonaws.com/code-interpreters/aws.codeinterpreter.v1/tools/invoke" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -H "Accept: application/json" \
     -H "x-amzn-code-interpreter-session-id: your-session-id" \
     --service bedrock-agentcore \
     --region <Region> \
     -d '{
       "name": "getTask",
       "arguments": {
         "taskId": "<your-task-id>"
       }
     }'

Aufgabe zur Befehlsausführung beenden

Beispiel

Boto3

1. params = {
         "taskId": "<your-task-id>"
       }
   
   client.invoke_code_interpreter(
       **{
           "codeInterpreterIdentifier": "aws.codeinterpreter.v1",
           "sessionId": "<your-session-id>",
           "name": "stopTask",
           "arguments": params
       })

API

1. # Using awscurl
   awscurl -X POST \
     "https://bedrock-agentcore.<Region>.amazonaws.com/code-interpreters/aws.codeinterpreter.v1/tools/invoke" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -H "Accept: application/json" \
     -H "x-amzn-code-interpreter-session-id: your-session-id" \
     --service bedrock-agentcore \
     --region <Region> \
     -d '{
       "name": "stopTask",
       "arguments": {
         "taskId": "<your-task-id>"
       }
     }'

Dateiverwaltung

Diese Beispiele zeigen, wie Dateien in einer Codeinterpreter-Sitzung verwaltet werden.

Dateien schreiben

Beispiel

Boto3

1. params = {
           "content": [{"path": "dir1/samename.txt", "text": "File in dir1"}]
       }
   
   client.invoke_code_interpreter(
       **{
           "codeInterpreterIdentifier": "aws.codeinterpreter.v1",
           "sessionId": "<your-session-id>",
           "name": "writeFiles",
           "arguments": params
       })

API

1. # Using awscurl
   awscurl -X POST \
     "https://bedrock-agentcore.<Region>.amazonaws.com/code-interpreters/aws.codeinterpreter.v1/tools/invoke" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -H "Accept: application/json" \
     -H "x-amzn-code-interpreter-session-id: your-session-id" \
     --service bedrock-agentcore \
     --region <Region> \
     -d '{
       "name": "writeFiles",
       "arguments": {
         "content": [{"path": "dir1/samename.txt", "text": "File in dir1"}]
       }
     }'

Dateien lesen

Beispiel

Boto3

1. params = {
         "paths": ["tmp.txt"]
       }
   
   client.invoke_code_interpreter(
       **{
           "codeInterpreterIdentifier": "aws.codeinterpreter.v1",
           "sessionId": "<your-session-id>",
           "name": "readFiles",
           "arguments": params
       })

API

1. # Using awscurl
   awscurl -X POST \
     "https://bedrock-agentcore.<Region>.amazonaws.com/code-interpreters/aws.codeinterpreter.v1/tools/invoke" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -H "Accept: application/json" \
     -H "x-amzn-code-interpreter-session-id: your-session-id" \
     --service bedrock-agentcore \
     --region <Region> \
     -d '{
       "name": "readFiles",
       "arguments": {
         "paths": ["tmp.txt"]
       }
     }'

Dateien entfernen

Beispiel

Boto3

1. params = {
         "paths": ["tmp.txt"]
       }
   
   client.invoke_code_interpreter(
       **{
           "codeInterpreterIdentifier": "aws.codeinterpreter.v1",
           "sessionId": "<your-session-id>",
           "name": "removeFiles",
           "arguments": params
       })

API

1. # Using awscurl
   awscurl -X POST \
     "https://bedrock-agentcore.<Region>.amazonaws.com/code-interpreters/aws.codeinterpreter.v1/tools/invoke" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -H "Accept: application/json" \
     -H "x-amzn-code-interpreter-session-id: your-session-id" \
     --service bedrock-agentcore \
     --region <Region> \
     -d '{
       "name": "removeFiles",
       "arguments": {
         "paths": ["tmp.txt"]
       }
     }'

Dateien auflisten

Beispiel

Boto3

1. params = {
         "directoryPath": ""
       }
   
   client.invoke_code_interpreter(
       **{
           "codeInterpreterIdentifier": "aws.codeinterpreter.v1",
           "sessionId": "<your-session-id>",
           "name": "listFiles",
           "arguments": params
       })

API

1. # Using awscurl
   awscurl -X POST \
     "https://bedrock-agentcore.<Region>.amazonaws.com/code-interpreters/aws.codeinterpreter.v1/tools/invoke" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -H "Accept: application/json" \
     -H "x-amzn-code-interpreter-session-id: your-session-id" \
     --service bedrock-agentcore \
     --region <Region> \
     -d '{
       "name": "listFiles",
       "arguments": {
         "directoryPath": ""
       }
     }'