Amazon Bedrock AgentCore 是什么：功能、价格与上手教程全解（2026）

Amazon Bedrock AgentCore 是亚马逊云科技（AWS）官方的 AI Agent（智能体）平台：把运行时、工具网关、记忆、身份、监控等 10 多项能力做成托管服务，让开发者不用管服务器，就能把 Agent 安全地跑在生产环境。它 2025 年 7 月开启预览、12 月 re:Invent 期间正式可用，支持任意框架和任意模型；计费按「活跃资源」算——Agent 等大模型响应的空闲时间，不收 CPU 费。本文一次讲清它是什么、有哪些功能、怎么收费、怎么上手，以及 2026 年 8 月刚上线的「14 天持久计算」新能力。

最后更新于 2026 年 8 月 25 日。信息核对自 AWS 官网、官方文档、AWS 官方新闻稿与 InfoQ 2026 年 8 月 24 日报道，交叉验证后整理；关键数字均标注来源。

内容速览：是什么 → 功能全景（10+ 服务）→ 怎么收费 → 上手四步教程 → 2026 最新动态（14 天持久计算）→ 与旧服务 / Azure 怎么选 → 常见问题 FAQ

Amazon Bedrock AgentCore 是什么？

用 AWS 官方的定义：这是一款代理平台，可安全、大规模地构建、部署和运行有效的智能体，无需管理基础设施。说人话，就是三件事：

• 构建：网关把你的 API、Lambda 函数、MCP 服务器变成 Agent 能调用的工具；记忆服务让 Agent 跨会话记住用户偏好；
• 部署：代码或容器一键部署到无服务器运行时，毫秒级启动、自动扩容、会话隔离；
• 监控：CloudWatch 托管面板看 Token 用量、延迟、错误率，还能对线上交互自动做质量评估。

它最大的特点是不绑定框架、不绑定模型：Strands Agents（AWS 自家开源框架）、LangGraph、CrewAI、LlamaIndex 写的 Agent 原样能跑，背后的模型用 Claude、GPT、DeepSeek 都行——Bedrock 只是选项之一。

关键事实速查（截至 2026 年 8 月 25 日）：

哪些团队在生产环境用它？AWS 官方新闻稿列出的客户包括 MongoDB、Thomson Reuters、Workday、Heroku、PGA TOUR、Druva、Natera、S&P Global 等——从软件公司到基因检测机构都有，说明它已经过了「只能做 Demo」的阶段。

AgentCore 有哪些功能：10+ 项服务全景

把官方服务清单按「构建 → 运行 → 治理」三层归类，是最快的理解方式（下图为本文原创整理）：

各服务作用一览：

三个最值得展开的能力：

网关 + 策略 = 工具调用的安全闸门。Agent 要用工具，先过网关；网关每次调用前用策略做毫秒级检查，违规操作直接拦截。策略可以用自然语言写，系统自动转成 Cedar 策略语言。这解决的是企业最怕的问题——Agent 拿着权限乱点按钮。

记忆分两层，Agent 会「长记性」。短期记忆按事件计费，管住当前会话的上下文；长期记忆能从历史交互里提炼用户偏好和经验教训，官方举的例子：你独自出差时 Agent 记住了「提前 45 分钟叫车去机场」，三个月后你带娃出行，它自动提前两小时安排——因为它记得上次家庭行程的教训。

评估服务让 Agent 上线后有人「阅卷」。13 个内置评估器（正确性、实用性、工具选择准确性、安全性、目标达成率等）持续采样真实交互打分；比如客服 Agent 的满意度 8 小时内跌了 10%，系统自动告警。想知道 Agent 评测体系怎么搭，可以读站内的《AI Agent 评测怎么做：指标、框架与基准全解》。

AgentCore 怎么收费：按「活跃资源」计费

这是它和传统云服务器最不一样的地方。传统计算按预分配资源收费——实例开多大、开多久就收多少钱；而 Agent 类负载有 30%~70% 的时间在等 I/O（等大模型响应、等工具返回、等数据库查询），传统模式下这些等待时间全在烧钱。

AgentCore 运行时、浏览器、代码解释器的计费逻辑：

• 按秒计费，最低计费时长 1 秒，无需预先选规格；
• CPU 按实际消耗收费：等大模型响应、空闲时，不占 CPU 就不收 CPU 费；
• 内存按峰值收费：计费到该秒之前的峰值内存，从 128MB 起算；
• 计费覆盖从 microVM 启动到会话结束的完整生命周期（含系统开销）。

其余服务按调用量计费，无最低消费：

免费额度：新 AWS 客户可获最高 200 美元抵扣金（AWS 免费套餐）；Agent Registry 预览期免费；Identity 配合 Runtime / Gateway 用不额外收费。

一个容易踩的坑：以上只是「平台费」。Agent 背后调用大模型的费用（Bedrock 或其他厂商的推理费）另算——Agent 跑得越勤、模型越贵，Token 账单越大，预算要分开算。想在模型侧省钱的，可以看站内《DeepSeek V4 Pro 白嫖指南：7 个免费渠道实测》。

AgentCore 上手教程：四步部署第一个智能体

上手路径（本文原创整理，命令以官方文档 Get started 章节为准）：

前置条件：一个 AWS 账户（建议先设费用告警）、Python 3.10+ 环境、给账号开通 AgentCore 权限（IAM）。区域目前以海外区域为主（如美国西部 us-west-2），具体以官方 Supported Regions 页面为准。

第 1 步：安装 SDK 与 CLI。

pip install bedrock-agentcore

官方 Python SDK 同步发布在 PyPI，另有 TypeScript 版 CLI；配套的 AgentCore Toolkit 可以直接初始化一个带模板的项目。

第 2 步：写 Agent 代码。核心是一个入口装饰器，任意框架的代码原样运行：

from bedrock_agentcore.runtime import BedrockAgentCoreApp

app = BedrockAgentCoreApp()

@app.entrypoint
def agent_handler(payload):
    # 这里放你的 Agent 逻辑：调模型、调工具、返回结果
    return {"result": "done"}

用 LangGraph 或 CrewAI 写的复杂 Agent，包一层入口函数即可；部署物可以是 ZIP 代码包，也可以是容器镜像（要带特殊依赖就选容器）。

第 3 步：部署。一条命令把 Agent 部署到无服务器运行时：

agentcore deploy --runtime python3.12

需要长会话、GPU 或多 Agent 同机协作的，改选 EC2 实例模式（见下一节）。

第 4 步：调用与观测。

agentcore invoke --agent my-agent

部署后在控制台能看到调用日志、Token 用量、延迟和错误率；也可以按需挂上 Gateway 工具、Memory 记忆、Browser 浏览器。

给新手的提示：官方还有一个 2026 年新增的 AgentCore Harness（脚手架），可以在本地快速搭 Agent 原型（配置模型、工具、技能、记忆），调通后一键导出代码再部署——适合不想一上来就写代码的用户。如果你连本地环境都不想装，先读《什么是 AI 编程：非技术用户如何做出网页和小工具》补基础更稳。

2026 最新动态：会话最长 14 天的持久计算来了

2026 年 8 月，AWS 给 AgentCore 加了第二种计算模式 Runtime Instances（运行时实例），解决的是无服务器模式「8 小时会话上限」的天花板。据 AWS 首席开发者布道师 Sebastien Stormacq 的公告和 InfoQ 2026 年 8 月 24 日报道：

• 会话最长 14 天：实例跑在客户账户内的托管 EC2 上，长任务挂着慢慢跑，一觉醒来还在；
• 支持 GPU 实例与大内存：本地推理、视频处理这类重负载有了解法；
• 多 Agent 同住一台实例：多个智能体通过共享会话目录协作，交接不用互相调 API，还能把彼此当工具调用、自主迭代到完工；
• 框架零改造：CrewAI、LangGraph、LlamaIndex、Strands 的打包模型不变，还是 @app.entrypoint + ZIP / 容器；
• 容量自动管：新增的「容量提供程序」定义实例族、网络、存储和数量上下限，预置、补丁、扩缩容全部托管。

两种模式怎么选（下图为本文原创整理）：

第三方成本分析（eCorpIT）给出了量化参考：两种模式的盈亏平衡点约为 24% 持续 CPU 利用率——低于它，microVM 按需计费更便宜；高于它，实例包量更划算（且 Savings Plans 只能抵扣实例的计算费，不抵管理费）。AWS 官方推荐的姿势是混合拓扑：编排 Agent 跑在 microVM 上，把长任务分派给实例上的工作 Agent。

2026 年的其他动态一并补齐：

• A2A 协议支持：不同框架、甚至不同厂商的 Agent 之间可以互相发现、协作；
• Agent Registry：组织级 Agent 注册表，预览期免费；
• Loom：2026 年 7 月开源的企业级 Agent 管理参考平台，展示了大组织怎么在 AWS 上规模化管 Agent；
• 代理支付生态：配合第三方钱包类产品，Agent 可以在预算和授权约束内自主完成小额支付，「订机票还要人手动付款」的断点正在被补上。

AgentCore 和旧版 Bedrock Agents、Azure Foundry 怎么选

三条选型建议：

1. 已经在写 Python / 用 LangGraph 等框架 → 直接上 AgentCore，旧版 Agents 服务适合完全不想写代码的配置型场景；
2. 团队全在微软生态（Teams、M365） → Azure Foundry 的集成成本更低，两边能力已大体对齐；
3. 只是想本地跑跑 Agent、不想上云 → 不需要这个平台，看站内《Prime Agent 完整教程：免费开源的自我改进编程 Agent》或《Everything Claude Code 工程化指南》更合适。

顺带一提，国内用户如果想要「一个入口调多家模型」的轻量方案（而非全托管 Agent 平台），可以对比阅读《星图 AstraFlow 是什么：优刻得 AI 开发平台评测》。

谁该现在用 AgentCore：结论

• 值得现在用：要把 Agent 从 Demo 推向生产的团队（尤其是金融、医疗等对权限边界、审计有硬要求的行业）；需要长时任务和多 Agent 协作的工作流；不想自己维护 GPU 集群的 Agent 创业团队；
• 可以先观望：个人开发者玩票（成本模型偏企业，先领 200 美元抵扣金体验即可）；需求只是「套壳聊天机器人」（用不上这套重型基础设施）；重度依赖国内区域（以官方区域列表为准，目前主力在海外区域）。

一句话总结：AgentCore 把「让 Agent 安全地一直跑着」这件最麻烦的事做成了托管服务，2026 年补上 14 天持久计算后，短期任务和长时工作流终于能在同一个平台里闭环。

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• Everything Claude Code（ECC）完整教程——编程 Agent 的工程化工作流
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本文信息来源：AWS AgentCore 官网产品页、AWS 定价页、AWS 官方开发文档、AWS 官方新闻稿（2025 年 12 月）、InfoQ 报道（2026 年 8 月 24 日）、GitHub 官方示例库。由 AI345 AI 指南编辑组整理核验，我们会随官方更新同步修订本文。