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chore(docs): bring AMP doc refresh from release/v1.0.0 into main (#3637)
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This commit is contained in:
Tony Kipkemboi
@@ -1,188 +0,0 @@
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title: Ferramenta Bedrock Invoke Agent
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description: Permite que agentes CrewAI invoquem Amazon Bedrock Agents e aproveitem suas capacidades em seus fluxos de trabalho
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icon: aws
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mode: "wide"
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# `BedrockInvokeAgentTool`
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A `BedrockInvokeAgentTool` permite que agentes CrewAI invoquem Amazon Bedrock Agents e aproveitem suas capacidades em seus fluxos de trabalho.
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## Instalação
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```bash
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uv pip install 'crewai[tools]'
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```
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## Requisitos
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- Credenciais AWS configuradas (através de variáveis de ambiente ou AWS CLI)
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- Pacotes `boto3` e `python-dotenv`
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- Acesso aos Amazon Bedrock Agents
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## Uso
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Veja como usar a ferramenta com um agente CrewAI:
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```python {2, 4-8}
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from crewai import Agent, Task, Crew
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from crewai_tools.aws.bedrock.agents.invoke_agent_tool import BedrockInvokeAgentTool
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# Initialize the tool
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agent_tool = BedrockInvokeAgentTool(
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||||
agent_id="your-agent-id",
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agent_alias_id="your-agent-alias-id"
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)
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# Create a CrewAI agent that uses the tool
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aws_expert = Agent(
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role='AWS Service Expert',
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goal='Help users understand AWS services and quotas',
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backstory='I am an expert in AWS services and can provide detailed information about them.',
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tools=[agent_tool],
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verbose=True
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)
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# Create a task for the agent
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quota_task = Task(
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description="Find out the current service quotas for EC2 in us-west-2 and explain any recent changes.",
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agent=aws_expert
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)
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# Create a crew with the agent
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crew = Crew(
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agents=[aws_expert],
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tasks=[quota_task],
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verbose=2
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)
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# Run the crew
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result = crew.kickoff()
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print(result)
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```
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## Argumentos da Ferramenta
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| Argumento | Tipo | Obrigatório | Padrão | Descrição |
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|:----------|:-----|:------------|:---------|:----------------------------------------------------|
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| **agent_id** | `str` | Sim | None | O identificador único do agente Bedrock |
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| **agent_alias_id** | `str` | Sim | None | O identificador único do alias do agente |
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||||
| **session_id** | `str` | Não | timestamp | O identificador único da sessão |
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||||
| **enable_trace** | `bool` | Não | False | Define se o trace deve ser habilitado para debug |
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||||
| **end_session** | `bool` | Não | False | Define se a sessão deve ser encerrada após invocação |
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| **description** | `str` | Não | None | Descrição personalizada para a ferramenta |
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## Variáveis de Ambiente
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```bash
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BEDROCK_AGENT_ID=your-agent-id # Alternativa para passar agent_id
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BEDROCK_AGENT_ALIAS_ID=your-agent-alias-id # Alternativa para passar agent_alias_id
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||||
AWS_REGION=your-aws-region # Padrão é us-west-2
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||||
AWS_ACCESS_KEY_ID=your-access-key # Necessário para autenticação AWS
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AWS_SECRET_ACCESS_KEY=your-secret-key # Necessário para autenticação AWS
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```
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## Uso Avançado
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### Fluxo de Trabalho Multiagente com Gerenciamento de Sessão
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```python {2, 4-22}
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from crewai import Agent, Task, Crew, Process
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||||
from crewai_tools.aws.bedrock.agents.invoke_agent_tool import BedrockInvokeAgentTool
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||||
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||||
# Initialize tools with session management
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||||
initial_tool = BedrockInvokeAgentTool(
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||||
agent_id="your-agent-id",
|
||||
agent_alias_id="your-agent-alias-id",
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||||
session_id="custom-session-id"
|
||||
)
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||||
|
||||
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
|
||||
)
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||||
# Create agents for different stages
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||||
researcher = Agent(
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||||
role='AWS Service Researcher',
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||||
goal='Gather information about AWS services',
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||||
backstory='I am specialized in finding detailed AWS service information.',
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||||
tools=[initial_tool]
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||||
)
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||||
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||||
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]
|
||||
)
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||||
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||||
summarizer = Agent(
|
||||
role='Technical Documentation Writer',
|
||||
goal='Create clear technical summaries',
|
||||
backstory='I specialize in creating clear, concise technical documentation.',
|
||||
tools=[final_tool]
|
||||
)
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||||
# Create tasks
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research_task = Task(
|
||||
description="Find all available AWS services in us-west-2 region.",
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||||
agent=researcher
|
||||
)
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||||
analysis_task = Task(
|
||||
description="Analyze which services support IPv6 and their implementation requirements.",
|
||||
agent=analyst
|
||||
)
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||||
summary_task = Task(
|
||||
description="Create a summary of IPv6-compatible services and their key features.",
|
||||
agent=summarizer
|
||||
)
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||||
# Create a crew with the agents and tasks
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||||
crew = Crew(
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||||
agents=[researcher, analyst, summarizer],
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tasks=[research_task, analysis_task, summary_task],
|
||||
process=Process.sequential,
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verbose=2
|
||||
)
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||||
# Run the crew
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||||
result = crew.kickoff()
|
||||
```
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## Casos de Uso
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### Colaborações Híbridas Multiagente
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- Crie fluxos de trabalho onde agentes CrewAI colaboram com agentes Bedrock gerenciados executando como serviços na AWS
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- Permita cenários em que o processamento de dados sensíveis ocorre dentro do seu ambiente AWS enquanto outros agentes operam externamente
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- Conecte agentes CrewAI on-premises a agentes Bedrock baseados na nuvem para fluxos de trabalho distribuídos de inteligência
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### Soberania e Conformidade de Dados
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- Mantenha fluxos de trabalho agentivos sensíveis a dados dentro do seu ambiente AWS enquanto permite que agentes CrewAI externos orquestrem tarefas
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- Mantenha conformidade com requisitos de residência de dados processando informações sensíveis somente em sua conta AWS
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- Permita colaborações multiagentes seguras onde alguns agentes não podem acessar dados privados da sua organização
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### Integração Transparente com Serviços AWS
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- Acesse qualquer serviço AWS por meio do Amazon Bedrock Actions sem escrever código de integração complexo
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- Permita que agentes CrewAI interajam com serviços AWS usando solicitações em linguagem natural
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- Aproveite as capacidades pré-construídas dos agentes Bedrock para interagir com serviços AWS como Bedrock Knowledge Bases, Lambda e outros
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### Arquiteturas de Agentes Híbridos Escaláveis
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- Realize tarefas computacionalmente intensivas em agentes Bedrock gerenciados enquanto tarefas leves rodam em CrewAI
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- Escale o processamento de agentes distribuindo cargas de trabalho entre agentes CrewAI locais e agentes Bedrock na nuvem
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### Colaboração de Agentes Entre Organizações
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- Permita colaboração segura entre agentes CrewAI da sua organização e agentes Bedrock de organizações parceiras
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- Crie fluxos de trabalho onde a expertise externa de agentes Bedrock pode ser incorporada sem expor dados sensíveis
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||||
- Construa ecossistemas de agentes que abrangem fronteiras organizacionais mantendo segurança e controle de dados
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