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Agent Skill · 开发

aws-agentcore-langgraph(AWS agentcore langgraph 部署)

用于辅助云资源、部署、容器、基础设施和运维自动化任务。它适合让 Agent 检查配置、整理部署步骤、分析资源状态、生成排障思路或辅助云服务接入。使用时需要明确目标环境、账号权限、区域和资源组,区分本地测试与生产操作;涉及删除资源、重启服务、修改网络或权限配置时,应先确认影响范围。

aws-agentcore-langgraph 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为调用外部服务;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 905。

总安装 51,171周安装 2,111GitHub Stars 3下载 16,719核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.2

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:aws-agentcore-langgraph(AWS agentcore langgraph 部署)
来源仓库:https://github.com/killerapp/aws-agentcore-langgraph
安装命令:
openclaw skills install aws-agentcore-langgraph
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install aws-agentcore-langgraph

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

在 AWS Bedrock AgentCore 上部署生产 LangGraph 代理。

用于 (1) 具有协调器和专业代理模式的多代理系统,(2) 构建具有持久跨会话内存的有状态代理,(3) 通过 AgentCore Gateway(MCP、Lambda、API)连接外部工具,(4) 管理跨分布式代理的共享上下文,或 (5) 通过具有生产可观察性和扩展能力的 CLI 部署复杂的代理生态系统。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install aws-agentcore-langgraph;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要调用外部服务,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

aws-agentcore-langgraph 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install aws-agentcore-langgraph。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

aws-agentcore-langgraph 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

aws-agentcore-langgraph 需要什么权限?

权限级别是调用外部服务。该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

aws-agentcore-langgraph 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

aws-agentcore-langgraph 用的人多吗?

公开数据是累计安装 51,171 次,近一周安装 2,111 次,下载 16,719 次,GitHub 3 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

aws-agentcore-langgraph 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
aws-agentcore-langgraph

AWS agentcore langgraph 部署 · 本页

51,1713调用外部服务MIT-0有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
aws-agentcore-langgraph
description
Deploy production LangGraph agents on AWS Bedrock AgentCore. Use for (1) multi-agent systems with orchestrator and specialist agent patterns, (2) building stateful agents with persistent cross-session memory, (3) connecting external tools via AgentCore Gateway (MCP, Lambda, APIs), (4) managing shared context across distributed agents, or (5) deploying complex agent ecosystems via CLI with production observability and scaling.

AWS AgentCore + LangGraph

Multi-agent systems on AWS Bedrock AgentCore with LangGraph orchestration. Source: https://github.com/aws/bedrock-agentcore-starter-toolkit

Install

pip install bedrock-agentcore bedrock-agentcore-starter-toolkit langgraph
uv tool install bedrock-agentcore-starter-toolkit  # installs agentcore CLI

Quick Start

from langgraph.graph import StateGraph, START
from langgraph.graph.message import add_messages
from langgraph.prebuilt import ToolNode, tools_condition  # routing + tool execution
from bedrock_agentcore.runtime import BedrockAgentCoreApp
from typing import Annotated
from typing_extensions import TypedDict

class State(TypedDict):
    messages: Annotated[list, add_messages]

builder = StateGraph(State)
builder.add_node("agent", agent_node)
builder.add_node("tools", ToolNode(tools))  # prebuilt tool executor
builder.add_conditional_edges("agent", tools_condition)  # routes to tools or END
builder.add_edge(START, "agent")
graph = builder.compile()

app = BedrockAgentCoreApp()  # Wraps as HTTP service on port 8080 (/invocations, /ping)
@app.entrypoint
def invoke(payload, context):
    result = graph.invoke({"messages": [("user", payload.get("prompt", ""))]})
    return {"result": result["messages"][-1].content}
app.run()

CLI Commands

CommandPurpose
agentcore configure -e agent.py --region us-east-1Setup
agentcore configure -e agent.py --region us-east-1 --name my_agent --non-interactiveScripted setup
agentcore launch --deployment-type containerDeploy (container mode)
agentcore launch --disable-memoryDeploy without memory subsystem
agentcore devHot-reload local dev server
agentcore invoke '{"prompt": "Hello"}'Test
agentcore destroyCleanup

Core Patterns

Multi-Agent Orchestration

  • Orchestrator delegates to specialists (customer service, e-commerce, healthcare, financial, etc.)
  • Specialists: inline functions or separate deployed agents; all share session_id for context

Memory (STM/LTM)

from bedrock_agentcore.memory import MemoryClient
memory = MemoryClient()
memory.create_event(session_id, actor_id, event_type, payload)  # Store
events = memory.list_events(session_id)  # Retrieve (returns list)
  • STM: Turn-by-turn within session | LTM: Facts/decisions across sessions/agents
  • ~10s eventual consistency after writes

Gateway Tools

python -m bedrock_agentcore.gateway.deploy --stack-name my-agents --region us-east-1
from bedrock_agentcore.gateway import GatewayToolClient
gateway = GatewayToolClient()
result = gateway.call("tool_name", param1=value1, param2=value2)
  • Transport: Fallback Mock (local), Local MCP servers, Production Gateway (Lambda/REST/MCP)
  • Auto-configures BEDROCK_AGENTCORE_GATEWAY_URL after deploy

Decision Tree

Multiple agents coordinating? → Orchestrator + specialists pattern
Persistent cross-session memory? → AgentCore Memory (not LangGraph checkpoints)
External APIs/Lambda? → AgentCore Gateway
Single agent, simple? → Quick Start above
Complex multi-step logic? → StateGraph + tools_condition + ToolNode

Key Concepts

  • AgentCore Runtime: HTTP service on port 8080 (handles /invocations, /ping)
  • AgentCore Memory: Managed cross-session/cross-agent memory
  • LangGraph Routing: tools_condition for agent→tool routing, ToolNode for execution
  • AgentCore Gateway: Transforms APIs/Lambda into MCP tools with auth

Naming Rules

  • Start with letter, only letters/numbers/underscores, 1-48 chars: my_agent not my-agent

Troubleshooting

IssueFix
on-demand throughput isn't supportedUse us.anthropic.claude-* inference profiles
Model use case details not submittedFill Anthropic form in Bedrock Console
Invalid agent nameUse underscores not hyphens
Memory empty after writeWait ~10s (eventual consistency)
Container not reading .envSet ENV in Dockerfile, not .env
Memory not working after deployCheck logs for "Memory enabled/disabled"
list_events returns emptyCheck actor_id/session_id match; event['payload'] is a list
Gateway "Unknown tool"Lambda must strip ___ prefix from bedrockAgentCoreToolName
Platform mismatch warningNormal - CodeBuild handles ARM64 cross-platform builds

References

平台分布

OpenClaw

98.39%
按下载量换算16,450

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

未展示

权限和风险

调用外部服务

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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