AWS представила AgentCore harness — новый сервис внутри Amazon Bedrock, который берёт на себя оркестрацию, управление памятью и маршрутизацию инструментов в ИИ-агентах. Вместо написания циклов, обработки ошибок и стриминга разработчику достаточно передать параметры в create_harness API: модель, системный промпт, список доступных инструментов и лимиты.
В качестве демонстрации возможностей компания опубликовала пример серверного редактора изображений. Пользователь загружает фото, описывает изменение на естественном языке («сделай машину синей» или «расширь изображение на 200 пикселей вправо»), и агент на базе Claude Sonnet 4.6 разбивает запрос на шаги, вызывает нужные инструменты, а затем накладывает водяной знак прямо на микроВМ агента — без затрат токенов.
| Возможность | Описание из примера |
|---|---|
| Конфигурационное создание агента | Агент определяется параметрами API, без Python-кода оркестрации. |
| Переключение модели между вызовами | Чат через Claude Haiku 4.5, редактирование через Claude Sonnet 4.6. |
| Смена персональных промптов | Выбор отрасли (недвижимость, ритейл, авто) без переразвёртывания. |
| Память сессии на 30 дней | История хранится в AgentCore Memory, доступна через ListEvents API. |
| Инструменты через MCP | Три инструмента объявлены на AgentCore Gateway с семантической маршрутизацией. |
| Водяной знак без токенов | Python-скрипт выполняется на microVM после каждого редактирования. |
Ключевая особенность AgentCore harness — конфигурационный подход. Агент не требует Python-кода оркестрации, контейнеров или фреймворков. Три инструмента — inpaint, outpaint и search-and-replace — предоставлены через AgentCore Gateway с использованием протокола MCP (Model Context Protocol). Harness автоматически обнаруживает инструменты, передаёт модели их схемы и вызывает нужный по семантике запроса. Также поддерживается переключение модели между вызовами (для чата — Claude Haiku 4.5, для редактирования — Claude Sonnet 4.6) и смена персональных промптов (недвижимость, ритейл, авто) без переразвёртывания.
В примере реализован агент для редактирования изображений на естественном языке (Claude Sonnet + Stability ИИ).
AgentCore Memory хранит историю сессии в сервисе до 30 дней. Это позволяет агенту ссылаться на предыдущие правки, а фронтенду не отправлять историю целиком. Сессия сохраняется в localStorage браузера, так что обновление страницы не теряет контекст. Очистка localStorage запускает новую сессию на фронтенде, но старая история остаётся доступна через ListEvents API.
Архитектура решения включает четыре слоя: React-фронтенд на AWS Amplify, Lambda-прокси для безопасности, сам агент на Bedrock AgentCore и три Lambda-функции, вызывающие Stability ИИ через Amazon Bedrock. Всё разворачивается одной командой с помощью AWS CDK. Репозиторий доступен на GitHub.
Хотя пример узкий, AgentCore harness решает задачу, с которой сталкиваются многие команды: написание надёжного цикла оркестрации агента. Теперь это можно свести к десятку параметров. Особенно ценно, что инструменты описываются через MCP — открытый протокол, который поддерживают многие LLM-провайдеры.
