Amazon Bedrock AgentCore harness стал общедоступным. Это управляемый слой для запуска ИИ-агентов, который берёт на себя оркестрацию цикла, вызов инструментов, управление контекстом и восстановление после сбоев. Для n8n появился верифицированный community-узел @aws/n8n-nodes-agentcore под лицензией MIT: он выводит эти возможности в визуальный редактор рабочих процессов.
В отличие от встроенного ИИ Agent node, который хорош для одиночного вызова модели, production-агент требует постоянной памяти, доступа к реальным инструментам вроде браузера или песочницы кода и изоляции сессий. AgentCore harness предоставляет это как управляемый сервис: каждая сессия работает в отдельном окружении с файловой системой и shell, память сохраняется между запусками. Агент описывается конфигурацией — модель, инструменты, навыки, инструкции, — и harness сам собирает и запускает цикл. Если конфигурации недостаточно, его можно экспортировать в код на основе открытого фреймворка Strands Agents.
Узел не привязывает к одной модели: поддерживаются Amazon Bedrock, OpenAI, Google Gemini и провайдеры LiteLLM, причём провайдера можно менять между ходами одного диалога. В n8n достаточно вставить Harness ARN в поле одноимённой операции. Если оставить поле пустым, узел создаст агента при первом запуске и будет обновлять его при изменении конфигурации. Существующие агенты, созданные вне n8n, подключаются через ARN напрямую. Узел использует ту же схему учётных данных AWS, что и существующие узлы Lambda и S3, поэтому пользователям AWS не придётся осваивать новый подход.
Для n8n выпущен верифицированный community-узел @aws/n8n-nodes-agentcore под лицензией MIT.
Для работы потребуются n8n (self-hosted или n8n Cloud), AWS-аккаунт с доступом к AgentCore harness, учётные данные caller с нужными разрешениями и отдельная IAM-роль для исполнения. AWS советует использовать временные credentials из IAM Identity Center или STS и придерживаться принципа минимальных привилегий. Стоит учесть, что сам harness, управляемое хранилище памяти и VPC-эндпоинты — платные ресурсы AWS. Это плата за отказ от самостоятельной разработки инфраструктуры агентов, которая обычно занимает у команд значительную часть времени. Встроенный ИИ Agent node остаётся для простых сценариев, а AgentCore harness — для production-нагрузок, где требуются память, инструменты и управляемая изоляция.
