BedrockInvokeAgentTool

BedrockInvokeAgentTool은 CrewAI agent가 Amazon Bedrock Agent를 호출하여 워크플로우 내에서 해당 기능을 활용할 수 있도록 해줍니다.

설치

uv pip install 'crewai[tools]'

요구 사항

  • AWS 자격 증명이 구성되어 있어야 합니다(AWS CLI 또는 환경 변수 사용)
  • boto3python-dotenv 패키지
  • Amazon Bedrock Agents에 대한 액세스 권한

사용법

CrewAI agent와 함께 이 도구를 사용하는 방법은 다음과 같습니다:
from crewai import Agent, Task, Crew
from crewai_tools.aws.bedrock.agents.invoke_agent_tool import BedrockInvokeAgentTool

# Initialize the tool
agent_tool = BedrockInvokeAgentTool(
    agent_id="your-agent-id",
    agent_alias_id="your-agent-alias-id"
)

# Create a CrewAI agent that uses the tool
aws_expert = Agent(
    role='AWS Service Expert',
    goal='Help users understand AWS services and quotas',
    backstory='I am an expert in AWS services and can provide detailed information about them.',
    tools=[agent_tool],
    verbose=True
)

# Create a task for the agent
quota_task = Task(
    description="Find out the current service quotas for EC2 in us-west-2 and explain any recent changes.",
    agent=aws_expert
)

# Create a crew with the agent
crew = Crew(
    agents=[aws_expert],
    tasks=[quota_task],
    verbose=2
)

# Run the crew
result = crew.kickoff()
print(result)

도구 인수

인수타입필수 여부기본값설명
agent_idstr없음Bedrock agent의 고유 식별자
agent_alias_idstr없음agent alias의 고유 식별자
session_idstr아니오timestamp세션의 고유 식별자
enable_tracebool아니오False디버깅을 위한 trace 활성화 여부
end_sessionbool아니오False호출 후 세션 종료 여부
descriptionstr아니오없음도구에 대한 사용자 지정 설명

환경 변수

BEDROCK_AGENT_ID=your-agent-id           # Alternative to passing agent_id
BEDROCK_AGENT_ALIAS_ID=your-agent-alias-id # Alternative to passing agent_alias_id
AWS_REGION=your-aws-region               # Defaults to us-west-2
AWS_ACCESS_KEY_ID=your-access-key        # Required for AWS authentication
AWS_SECRET_ACCESS_KEY=your-secret-key    # Required for AWS authentication

고급 사용법

세션 관리가 포함된 다중 에이전트 워크플로우

from crewai import Agent, Task, Crew, Process
from crewai_tools.aws.bedrock.agents.invoke_agent_tool import BedrockInvokeAgentTool

# Initialize tools with session management
initial_tool = BedrockInvokeAgentTool(
    agent_id="your-agent-id",
    agent_alias_id="your-agent-alias-id",
    session_id="custom-session-id"
)

followup_tool = BedrockInvokeAgentTool(
    agent_id="your-agent-id",
    agent_alias_id="your-agent-alias-id",
    session_id="custom-session-id"
)

final_tool = BedrockInvokeAgentTool(
    agent_id="your-agent-id",
    agent_alias_id="your-agent-alias-id",
    session_id="custom-session-id",
    end_session=True
)

# Create agents for different stages
researcher = Agent(
    role='AWS Service Researcher',
    goal='Gather information about AWS services',
    backstory='I am specialized in finding detailed AWS service information.',
    tools=[initial_tool]
)

analyst = Agent(
    role='Service Compatibility Analyst',
    goal='Analyze service compatibility and requirements',
    backstory='I analyze AWS services for compatibility and integration possibilities.',
    tools=[followup_tool]
)

summarizer = Agent(
    role='Technical Documentation Writer',
    goal='Create clear technical summaries',
    backstory='I specialize in creating clear, concise technical documentation.',
    tools=[final_tool]
)

# Create tasks
research_task = Task(
    description="Find all available AWS services in us-west-2 region.",
    agent=researcher
)

analysis_task = Task(
    description="Analyze which services support IPv6 and their implementation requirements.",
    agent=analyst
)

summary_task = Task(
    description="Create a summary of IPv6-compatible services and their key features.",
    agent=summarizer
)

# Create a crew with the agents and tasks
crew = Crew(
    agents=[researcher, analyst, summarizer],
    tasks=[research_task, analysis_task, summary_task],
    process=Process.sequential,
    verbose=2
)

# Run the crew
result = crew.kickoff()

사용 사례

하이브리드 멀티 에이전트 협업

  • CrewAI 에이전트가 AWS에서 서비스로 실행되는 관리형 Bedrock 에이전트와 협력하는 워크플로우를 생성합니다.
  • 민감한 데이터 처리가 AWS 환경 내에서 이루어지면서, 다른 에이전트는 외부에서 작동하는 시나리오를 구현합니다.
  • 온프레미스 CrewAI 에이전트와 클라우드 기반 Bedrock 에이전트를 연결하여 분산 지능 워크플로우를 실현합니다.

데이터 주권 및 준수

  • 데이터에 민감한 에이전틱 워크플로우를 AWS 환경 내에서 유지하면서, 외부 CrewAI 에이전트가 작업을 오케스트레이션할 수 있도록 허용합니다
  • 민감한 정보를 오직 귀하의 AWS 계정 내에서 처리함으로써 데이터 보관 위치 요건을 준수합니다
  • 일부 에이전트가 귀 조직의 비공개 데이터에 접근할 수 없는 안전한 다중 에이전트 협업을 가능하게 합니다

원활한 AWS 서비스 통합

  • 복잡한 통합 코드를 작성하지 않고도 Amazon Bedrock Actions를 통해 모든 AWS 서비스에 액세스할 수 있습니다.
  • CrewAI 에이전트가 자연어 요청을 통해 AWS 서비스와 상호작용할 수 있습니다.
  • Bedrock Knowledge Bases, Lambda 등과 같은 AWS 서비스와 상호작용할 수 있도록 사전 구축된 Bedrock 에이전트 기능을 활용할 수 있습니다.

확장 가능한 하이브리드 에이전트 아키텍처

  • 계산 집약적인 작업은 관리형 Bedrock 에이전트에 오프로드하고, 경량 작업은 CrewAI에서 실행
  • 로컬 CrewAI 에이전트와 클라우드 기반 Bedrock 에이전트 간에 워크로드를 분산하여 에이전트 처리를 확장

조직 간 에이전트 협업

  • 귀 조직의 CrewAI 에이전트와 파트너 조직의 Bedrock 에이전트 간의 안전한 협업을 지원합니다
  • 민감한 데이터를 노출하지 않고도 Bedrock 에이전트의 외부 전문 지식을 워크플로우에 통합할 수 있습니다
  • 보안 및 데이터 통제를 유지하면서 조직 경계를 넘는 에이전트 생태계를 구축합니다