Utiliser les compétences des agents avec Amazon MWAA

Les compétences des agents sont des modules d'instructions qui guident un assistant de codage IA à travers Amazon Managed Workflows pour les opérations Apache Airflow. Le AWS Plug-in d'analyse des données (aws-data-analytics) dans la boîte à outils d'agent open source pour AWS fournit un ensemble de compétences conformes à la norme ouverte des compétences des agents. Après avoir installé les compétences, vous décrivez ce que vous voulez faire en langage naturel, et votre assistant utilise la compétence correspondante pour effectuer le travail. Ce guide décrit les compétences Amazon MWAA et explique comment les installer pour plusieurs assistants, ainsi que des exemples d'instructions que vous pouvez utiliser.

Vue d’ensemble

Le AWS Plug-in d'analyse des données (aws-data-analytics) dans le code source ouvert Boîte à outils d'agent pour AWS sur le GitHub Ce site Web fournit des compétences d'agent pour Amazon Managed Workflows pour Apache Airflow.

Une compétence est un ensemble d'instructions qui guide un assistant de codage IA (tel que Kiro, Claude Code, Amazon Q, Cursor ou Codex) dans le cadre d'une opération Amazon MWAA courante. Ces compétences suivent l'open source Norme relative aux compétences des agents sur le site Web d'Anthropic, afin que vous puissiez les utiliser sur tous les assistants compatibles avec la norme.

Les compétences Amazon MWAA fonctionnent à la fois avec les environnements provisionnés Amazon MWAA et avec Amazon MWAA Serverless, sauf indication contraire. Dans les environnements provisionnés, vous créez des flux de travail sous forme de graphes acycliques dirigés (DAG) par Python. Dans Amazon MWAA Serverless, vous créez des flux de travail au format YAML.

Le plugin inclut les quatre compétences Amazon MWAA suivantes.

• authoring-mwaa-workflow crée et déploie des DAG Apache Airflow pour les environnements provisionnés et des flux de travail YAML pour Amazon MWAA Serverless.

• debugging-mwaa-workflow trouve la cause première des échecs d'exécution et des instances de tâches, des DAG qui n'apparaissent pas, des erreurs d'importation, des erreurs de mémoire insuffisante du programme de travail et des erreurs d'autorisation IAM.

• testing-mwaa-workflow déclenche un DAG ou un flux de travail déployé, le surveille jusqu'à son achèvement et effectue de nouveaux tests après les corrections.

• upgrading-mwaa-environments met à niveau un environnement provisionné vers une version plus récente d'Apache Airflow, y compris les versions 2.x à 3.x, en utilisant une stratégie bleu-vert ou sur place. Cette compétence ne prend en charge que les environnements provisionnés, pas Amazon MWAA Serverless.

Les compétences sont au rendez-vous AWS Interface de ligne de commande (AWS commandes CLI) pour interagir avec votre AWS ressources. Nous vous recommandons d'installer également AWS Serveur MCP (Model Context Protocol). Les compétences utilisent AWS Serveur MCP pour récupérer le courant AWS documentation au moment de l'exécution et à exécuter AWS Commandes CLI avec exécution en mode sandbox et journalisation des audits.

Installation des compétences

Les compétences Amazon MWAA font partie du aws-data-analytics plug-in dans l'Agent Toolkit pour AWS. Pour installer le AWS MCP Server et configurez votre assistant de codage, tel que Kiro, Claude Code, Codex, Cursor ou AWS CLI, suivez Pour commencer dans la boîte à outils des agents pour AWS Guide de l'utilisateur Lorsque vous installez des plugins ou des compétences, choisissez le aws-data-analytics plugin, qui fournit les compétences Amazon MWAA.

Conditions préalables

Renseignez les prérequis dans la section Mise en route. En outre, accordez votre Gestion des identités et des accès AWS autorisations principales (IAM) pour les espaces de noms d'action Amazon MWAA que vous utilisez, limitées aux ressources que vous utilisez. Utilisez le airflow espace de noms pour les environnements Amazon MWAA et l'API REST Apache Airflow, et le airflow-serverless espace de noms pour les flux de travail et les exécutions Amazon MWAA Serverless.

Installation du plug-in aws-data-analytics

Installez le aws-data-analytics plugin pour votre assistant. Par exemple, dans Claude Code, exécutez la commande suivante :

/plugin install aws-data-analytics@claude-plugins-official

Pour Kiro, Codex, Cursor et les autres assistants, installez le aws-data-analytics plugin ou ses compétences, comme décrit dans la section Mise en route. Pour installer les compétences directement depuis le référentiel, exécutez la commande suivante :

npx skills add aws/agent-toolkit-for-aws/skills

Exemples d’invites

Après avoir installé les compétences, vous pouvez demander à votre assistant en langage naturel de terminer les opérations Amazon MWAA. Les exemples suivants sont regroupés par compétence.

Utilisez les instructions suivantes pour créer et déployer des flux de travail avec authoring-mwaa-workflow compétence.

• « Créez un DAG Apache Airflow qui exécute une exportation quotidienne de données et déployez-le dans mon environnement »

• « Créez un flux de travail YAML pour Amazon MWAA Serverless »

• « Écrivez un pipeline qui orchestre trois tâches et programmez-le pour qu'il s'exécute toutes les heures »

Utilisez les instructions suivantes pour tester les flux de travail avec le testing-mwaa-workflow compétence.

• « Testez mon DAG et regardez-le jusqu'à la fin »

• « Déclenchez un test de mon flux de travail et signalez s'il a réussi »

• «Smoke-test le pipeline que je viens de déployer »

Utilisez les instructions suivantes pour déboguer les flux de travail à l'aide du debugging-mwaa-workflow compétence.

• « Trouvez la cause de l'échec de mon DAG »

• « Mon DAG n'apparaît pas dans l'interface utilisateur d'Airflow »

• « Pourquoi mon employé est-il à court de mémoire ? »

Utilisez les instructions suivantes pour mettre à niveau les environnements à l'aide du upgrading-mwaa-environments compétence.

• « Mettre à niveau mon environnement d'Apache Airflow 2 à 3 »

• « Prévoyez une mise à niveau bleu-vert qui préservera mon historique de courses »

• « Migrer mon environnement MWAA vers une version plus récente d'Apache Airflow »

Vous n'avez pas besoin de nommer une compétence dans votre invite. Votre assistant sélectionne automatiquement la compétence correspondante en fonction de votre demande.

Ressources connexes

Pour plus d'informations sur le AWS compétences des agents pour Amazon MWAA, consultez les ressources suivantes.

• Pour commencer dans la boîte à outils des agents pour AWS Guide de l'utilisateur

• Le Boîte à outils d'agent pour AWS sur le GitHub site web.

• Le AWS Plug-in d'analyse des données sur le GitHub site web, qui fournit les compétences Amazon MWAA.

• Le AWS Serveur MCP documentation.

• Le Standard ouvert sur les compétences des agents sur le site d'Anthropic.