코드 해석기 API 참조 예제

이 섹션에서는 다양한 접근 방식을 사용하는 일반적인 코드 해석기 작업에 대한 참조 예제를 제공합니다. 각 예제에서는 AWS CLI, Boto3 SDK 및 직접 API 호출을 사용하여 동일한 작업을 수행하는 방법을 보여줍니다.

코드 실행

이 예제에서는 Code Interpreter 세션에서 코드를 실행하는 방법을 보여줍니다.

예

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!\")"
       }
     }'

터미널 명령

이 예제에서는 Code Interpreter 세션에서 터미널 명령을 실행하는 방법을 보여줍니다.

실행 명령

예

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"
       }
     }'

명령 실행 시작

예

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"
       }
     }'

작업 가져오기

예

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>"
       }
     }'

명령 실행 작업 중지

예

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>"
       }
     }'

파일 관리

이 예제에서는 Code Interpreter 세션에서 파일을 관리하는 방법을 보여줍니다.

파일 쓰기

예

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"}]
       }
     }'

파일 읽기

예

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"]
       }
     }'

파일 제거

예

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"]
       }
     }'

파일 나열

예

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": ""
       }
     }'