# Inizia a usare Amazon Bedrock AgentCore
<a name="agentcore-get-started-cli"></a>

Questo quickstart consente di passare da zero a un agente funzionante in pochi minuti utilizzando la AgentCore CLI. Installerai la CLI, costruirai un progetto, testerai localmente, distribuirai e richiamerai il tuo AWS agente.

Due modi per creare un agente sulla AgentCore stessa CLI:
+  **Imbracatura gestita**. L'agente viene dichiarato in un file di configurazione (modello, prompt, strumenti, memoria) ed AgentCore esegue il ciclo automaticamente. Nessun framework, nessun codice di orchestrazione. Ottimo percorso quando si desidera il percorso più veloce dall'idea a un agente funzionante. [Ulteriori informazioni](harness.md).
+  **Code-based agente**. Scrivi il loop dell'agente in Python utilizzando un framework che già conosci (Strands LangGraph, Google ADK o OpenAI Agents) e lo distribuisci su Runtime. AgentCore Controllo completo sulla logica di orchestrazione.

Questa pagina illustra il flusso basato sul codice. Per l'imbracatura, vedi [Cos'è](harness.md) l'imbracatura. AgentCore 

## Iscriviti per un AWS account
<a name="sign_up_for_an_shared_id_aws_account"></a>

### Iscriviti per un AWS account
<a name="sign-up-for-aws"></a>

Per iniziare AWS, hai bisogno di un AWS account. Per informazioni sulla creazione di un AWS account, consulta Guida [introduttiva a un AWSAWS account](https://docs.aws.amazon.com/accounts/latest/reference/getting-started.html) *nella Guida di riferimento alla gestione degli account*.

## Prerequisiti
<a name="agentcore-cli-prerequisites"></a>
+  **Node.js 20 o versioni successive.** La AgentCore CLI è distribuita come pacchetto npm. Verifica con. `node --version` Installa da [nodejs.org](https://nodejs.org) se necessario.
+  **npm.** Incluso con Node.js.
+  **Un AWS account con credenziali configurate.** Configura tramite AWS CLI, variabili di ambiente o un AWS profilo. Vedi [Configurazione della AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-configure-files.html).
+  **Python 3.10 o successivo** (per il codice agente). Verifica con. `python3 --version`
+  **Autorizzazioni IAM.** La tua identità necessita delle autorizzazioni per effettuare chiamate AgentCore API e assumere i ruoli di bootstrap CDK utilizzati durante la distribuzione. Vedi [AgentCore Autorizzazioni CLI IAM](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/security-iam.html).

## Fase 1: Installare la AgentCore CLI
<a name="agentcore-cli-install"></a>

```
npm install -g @aws/agentcore
```

Verifica:

```
agentcore --version
```

Per eseguire l'aggiornamento in un secondo momento, esegui nuovamente il comando di installazione o. `agentcore update` Fonte e problemi: [agentcore-cli](https://github.com/aws/agentcore-cli) on. GitHub

## Fase 2: Crea il tuo progetto
<a name="agentcore-cli-create"></a>

```
agentcore create
```

La procedura guidata interattiva chiede innanzitutto cosa vuoi creare:
+  **Harness**: un loop di agenti gestito basato sulla configurazione. Non è richiesto alcun framework o codice di orchestrazione. Vedi [Cos'è l'imbracatura. AgentCore ](harness.md)
+  **Agente: un agente** basato sul codice che utilizza un framework a scelta, distribuito in Runtime. AgentCore 
+  **Salta**: crea la struttura del progetto senza un agente. Aggiungine uno in un secondo momento con`agentcore add`.

Se scegli **Agente**, la procedura guidata continua con:
+  **Framework**: Strands Agents (consigliato) LangChain/LangGraph, Google Agent Development Kit o OpenAI Agents SDK
+  **Fornitore di modelli**: Amazon Bedrock, Anthropic, OpenAI o Gemini
+  **Memoria**: nessuna, solo a breve termine o a lungo e breve termine
+  **Tipo di build**: CodeZip (impostazione predefinita) o Contenitore

Puoi anche passare i flag direttamente per creare un agente basato sul codice:

```
agentcore create \
  --name MyAgent \
  --framework Strands \
  --model-provider Bedrock \
  --memory none \
  --build CodeZip
```

### Struttura del progetto
<a name="agentcore-cli-project-structure"></a>

 `agentcore create`genera:

```
MyAgent/
├── agentcore/
│   ├── agentcore.json      # Project and resource configuration
│   ├── aws-targets.json    # Deployment target (account and region)
│   └── cdk/                # CDK infrastructure (auto-managed)
└── app/
    └── MyAgent/            # Your agent code
        ├── main.py         # Agent entrypoint
        ├── pyproject.toml  # Python dependencies
        └── ...
```

File chiave:
+  `agentcore/agentcore.json`- la configurazione principale. Definisce gli agenti, gli archivi di memoria, i gateway, le credenziali e altre risorse. Gestito da `agentcore add` e. `agentcore remove`
+  `app/`- il tuo codice agente. Ogni agente ha la propria sottodirectory con un punto di ingresso e un. `pyproject.toml`
+  `agentcore/aws-targets.json`- l' AWS account e la regione per la distribuzione.

## Fase 3: Esegui il test a livello locale
<a name="agentcore-cli-test"></a>

```
cd MyAgent
agentcore dev
```

 `agentcore dev`crea un ambiente virtuale Python, installa le dipendenze, avvia un server locale con hot reload e apre l'**agent inspector nel browser in modo da poter chattare con l'agente, ispezionare** le tracce e sfogliare le risorse del progetto. Le modifiche al codice vengono rilevate automaticamente.

Bandiere utili:
+  `--no-browser`- utilizza il TUI basato su terminale anziché l'ispettore del browser.
+  `--no-traces`- disabilita la scrittura di tracce su. `agentcore/.cli/traces`
+  `--logs`- i log del server di coda in modalità non interattiva.
+  `--port <N>`- blocca la porta dev (impostazione predefinita 8080 per HTTP, 8000 per MCP, 9000 per A2A; incrementi automatici se occupata).

## Fase 4: Implementa il tuo agente
<a name="agentcore-cli-deploy"></a>

```
agentcore deploy
```

Implementazione:

1. Impacchetta il codice in un artefatto zip (o crea un contenitore se) `--build Container`

1. Utilizza AWS CDK sotto il cofano per sintetizzare e fornire risorse

1. Crea un endpoint AgentCore Runtime per il tuo agente

1. Configura la CloudWatch registrazione e l'osservabilità

La prima implementazione richiede alcuni minuti mentre CDK avvia l'account. Le implementazioni successive sono più veloci.

Visualizza in anteprima cosa cambierà senza implementare:

```
agentcore deploy --dry-run
```

Verifica lo stato:

```
agentcore status
```

## Fase 5: richiamare l'agente distribuito
<a name="agentcore-cli-invoke"></a>

```
agentcore invoke --prompt "Hello, what can you do?"
```

Se il tuo agente ha configurato i pagamenti, fornisci il contesto di pagamento al momento della chiamata:

```
agentcore invoke \
  --prompt "Access https://example-x402-merchant.com/paid-api" \
  --payment-instrument-id <INSTRUMENT_ID> \
  --auto-session \
  --payment-user-id user@example.com
```

Questo è il loop. Iterate`app/MyAgent/main.py`, testate con`agentcore dev`, implementate con`agentcore deploy`, invocate con. `agentcore invoke`

## Aggiungi funzionalità al tuo progetto
<a name="agentcore-cli-add-capabilities"></a>

 `agentcore add`gestisce le risorse in`agentcore.json`. Eseguilo senza argomenti per il menu interattivo o indirizza direttamente una risorsa.

```
agentcore add memory        # Store conversation context
agentcore add agent         # Add a second agent to the same project
agentcore add gateway       # Connect external APIs/tools through Gateway
agentcore add credential    # Add an API key for a non-Bedrock provider
agentcore add evaluator     # Quality evaluation
agentcore add payment-manager   # Payments: create a payment manager
agentcore add payment-connector # Payments: link a payment provider
```

Ogni comando add racchiude la configurazione e richiede i valori richiesti. Dopo l'aggiunta, esegui a provisioning. `agentcore deploy`

Approfondimenti sulle funzionalità che puoi allegare:
+  [AgentCore Memoria: memoria](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/memory.html) a breve e lungo termine, strategie di recupero
+  [AgentCore Gateway](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/gateway.html): connettività regolata per API e server MCP
+  [AgentCore Browser](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/browser-tool.html): navigazione web gestita per gli agenti
+  [AgentCore Code Interpreter: esecuzione](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/code-interpreter-tool.html) di codice in modalità sandbox
+  [AgentCore Identità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/identity.html): OAuth, fornitori di credenziali chiave API, identità del carico di lavoro
+  [AgentCore Osservabilità](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/observability.html): tracce, log e metriche in CloudWatch
+  [AgentCore VPC](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/agentcore-vpc.html): esegui agenti all'interno del tuo VPC
+  [AgentCore Pagamenti: pagamenti](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/payments.html) in microtransazione per agenti tramite x402

## Visualizza registri e tracce
<a name="agentcore-cli-logs"></a>

```
# Stream recent logs
agentcore logs

# Filter
agentcore logs --since 30m --level error
agentcore logs --query "timeout"

# List recent traces
agentcore traces list

# Get a specific trace
agentcore traces get <trace-id>
```

## Eliminazione
<a name="agentcore-cli-cleanup"></a>

```
agentcore remove all
agentcore deploy
```

 `remove all`ripristina la configurazione. Il follow-up `deploy` rileva lo stato di vuoto e riduce le risorse del tuo account.

## Fasi successive
<a name="agentcore-cli-next-steps"></a>
+  [Cos'è il AgentCore cablaggio](harness.md): il percorso basato sulla configurazione verso un agente in esecuzione. Usa qualsiasi modello, connettiti agli strumenti, mantieni lo stato, implementalo nel tuo VPC e passa alla programmazione quando ne hai bisogno.
+  AgentCore esempi di [codice: esempi](https://github.com/awslabs/amazon-bedrock-agentcore-samples) completi di framework e funzionalità.