Files
crewAI/docs/edge/ar/tools/integration/bedrockinvokeagenttool.mdx
Lucas Gomide a237ebabba feat: adopt directory-based docs versioning with Edge channel (#6202)
* feat: adopt directory-based docs versioning with Edge channel

Switch docs.crewai.com from navigation-only versioning (every version
selector entry rendered the same docs/<lang>/* source files) to
Mintlify's directory-based versioning so each version selector entry
renders its own snapshot. Add an "Edge" channel under docs/edge/<lang>/*
that always reflects main HEAD for unreleased work, eliminating
pre-release leakage onto frozen release labels. External links to
canonical /<lang>/* URLs are preserved via wildcard redirects that
always land on the current default version.

Layout:
- docs/edge/<lang>/*         rolling source (you edit here)
- docs/edge/enterprise-api.*.yaml
- docs/v<X.Y.Z>/<lang>/*     frozen, immutable snapshots
- docs/v<X.Y.Z>/enterprise-api.*.yaml
- docs/images/               shared, append-only
- docs/docs.json             nav + redirects

URLs follow the Mintlify-idiomatic shape: /edge/<lang>/<page> for
Edge, /v<X.Y.Z>/<lang>/<page> for every frozen snapshot. The wildcard
redirects /<lang>/:slug* -> /<default>/<lang>/:slug* keep stale links
working, and every freeze rewrites them (plus all per-section/per-page
redirects) so destinations always resolve to the current default
without depending on a second redirect hop.

Release flow integration (devtools release):
- New module crewai_devtools.docs_versioning.freeze() materialises
  docs/v<X.Y.Z>/ from docs/edge/, rewrites openapi: refs inside the
  snapshot, inserts the version into every language block in
  docs.json, and refreshes all redirect destinations.
- _update_docs_and_create_pr() in cli.py now calls that freeze during
  Phase 2 of devtools release. Edge changelogs are updated first (so
  the snapshot freeze picks them up), then the snapshot is staged
  alongside docs.json, branched as docs/freeze-v<X.Y.Z>, and the PR
  is titled [docs-freeze] docs: snapshot and changelog for v<X.Y.Z>
  — the title prefix the new CI guard reads.
- The PR still gates tag, GitHub release, PyPI publish, and the
  enterprise release as before; no new PRs are added.
- Pre-releases (1.X.YaN, 1.X.YbN, ...) skip the snapshot — they ride
  Edge — and the docs PR title omits the [docs-freeze] prefix.
- docs_check (AI-generated docs scaffolding) writes to
  docs/edge/<lang>/* so newly-generated unreleased docs land in Edge
  and never accidentally touch a frozen snapshot.

Migration scripts (one-shot):
- scripts/docs/freeze_historical_versions.py reconstructs all 16
  historical snapshots (v1.10.0 .. v1.14.7) from git tags via
  git archive | tar, rewriting openapi: MDX refs so each snapshot
  reads its own enterprise-api YAML rather than the live one.
- scripts/docs/prefix_version_paths.py one-shot-migrates docs.json:
  rewrites every page path in 16 versioned blocks to point under
  docs/v<X.Y.Z>/, inserts a new Edge entry per language, tags
  v1.14.7 as Latest (default), prunes pages whose target file
  doesn't exist in the snapshot (e.g. docs/ar/ didn't exist before
  v1.12.0), and writes the wildcard + per-section redirects.
- scripts/docs/freeze_current_edge.py is now a thin CLI wrapper
  around docs_versioning.freeze for manual one-off freezes (e.g.
  retroactively snapshotting a forgotten release).

CI guards (.github/workflows/docs-snapshots.yml):
- Frozen snapshots under docs/v[0-9]*/ are immutable; only PRs whose
  title contains [docs-freeze] (i.e. release-cut PRs generated by
  devtools release or the manual wrapper) may modify them.
- Images under docs/images/ are append-only since snapshots share a
  single image directory. Deleting or renaming an image breaks every
  historical snapshot that still references it.

Restored docs/images/crewai-otel-export.png from PR #3673; it was
deleted in PR #4908 but v1.10.0 / v1.10.1 snapshots still reference
it. Restoring instead of editing the snapshots preserves historical
rendering fidelity and validates the new append-only rule
retroactively.

Tests:
- lib/devtools/tests/test_docs_versioning.py covers the freeze: file
  copy, openapi rewrite, version insertion, default demotion, redirect
  upserts, per-section redirect rewriting, idempotency, and invalid
  inputs.

Verified locally with mintlify broken-links: 0 broken links across
the full site (Edge + 16 frozen versions, 4 locales).

AGENTS.md (repo root) is the contributor guide for the new model;
RELEASING.md is the release-cut runbook; README's Contribution
section links to both.

Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>

* style: resolve linter issues

---------

Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
2026-06-17 11:56:59 -04:00

189 lines
7.4 KiB
Plaintext

---
title: أداة استدعاء وكيل Bedrock
description: تتيح لوكلاء CrewAI استدعاء وكلاء Amazon Bedrock والاستفادة من قدراتهم ضمن سير العمل الخاص بك
icon: aws
mode: "wide"
---
# `BedrockInvokeAgentTool`
تتيح `BedrockInvokeAgentTool` لوكلاء CrewAI استدعاء وكلاء Amazon Bedrock والاستفادة من قدراتهم ضمن سير العمل الخاص بك.
## التثبيت
```bash
uv pip install 'crewai[tools]'
```
## المتطلبات
- بيانات اعتماد AWS مُهيأة (إما من خلال متغيرات البيئة أو AWS CLI)
- حزمتا `boto3` و `python-dotenv`
- الوصول إلى وكلاء Amazon Bedrock
## الاستخدام
إليك كيفية استخدام الأداة مع وكيل CrewAI:
```python {2, 4-8}
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)
```
## معاملات الأداة
| المعامل | النوع | مطلوب | الافتراضي | الوصف |
|:---------|:-----|:---------|:--------|:------------|
| **agent_id** | `str` | نعم | None | المعرّف الفريد لوكيل Bedrock |
| **agent_alias_id** | `str` | نعم | None | المعرّف الفريد لاسم الوكيل المستعار |
| **session_id** | `str` | لا | الطابع الزمني | المعرّف الفريد للجلسة |
| **enable_trace** | `bool` | لا | False | ما إذا كان سيتم تفعيل التتبع لأغراض التصحيح |
| **end_session** | `bool` | لا | False | ما إذا كان سيتم إنهاء الجلسة بعد الاستدعاء |
| **description** | `str` | لا | None | وصف مخصص للأداة |
## متغيرات البيئة
```bash
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
```
## الاستخدام المتقدم
### سير عمل متعدد الوكلاء مع إدارة الجلسات
```python {2, 4-22}
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()
```
## حالات الاستخدام
### التعاون الهجين متعدد الوكلاء
- إنشاء سير عمل حيث يتعاون وكلاء CrewAI مع وكلاء Bedrock المُدارة التي تعمل كخدمات في AWS
- تمكين سيناريوهات حيث تتم معالجة البيانات الحساسة داخل بيئة AWS الخاصة بك بينما تعمل وكلاء أخرى خارجياً
- ربط وكلاء CrewAI المحلية مع وكلاء Bedrock السحابية لسير عمل ذكاء موزع
### سيادة البيانات والامتثال
- الحفاظ على سير عمل الوكلاء الحساسة للبيانات داخل بيئة AWS الخاصة بك مع السماح لوكلاء CrewAI الخارجية بتنسيق المهام
- الحفاظ على الامتثال لمتطلبات إقامة البيانات من خلال معالجة المعلومات الحساسة فقط داخل حساب AWS الخاص بك
- تمكين التعاون الآمن متعدد الوكلاء حيث لا يمكن لبعض الوكلاء الوصول إلى البيانات الخاصة بمؤسستك
### التكامل السلس مع خدمات AWS
- الوصول إلى أي خدمة AWS من خلال Amazon Bedrock Actions دون كتابة كود تكامل معقد
- تمكين وكلاء CrewAI من التفاعل مع خدمات AWS من خلال طلبات اللغة الطبيعية
- الاستفادة من قدرات وكلاء Bedrock المبنية مسبقاً للتفاعل مع خدمات AWS مثل Bedrock Knowledge Bases و Lambda والمزيد
### هياكل وكلاء هجينة قابلة للتوسع
- تفريغ المهام الحسابية المكثفة إلى وكلاء Bedrock المُدارة بينما تعمل المهام الخفيفة في CrewAI
- توسيع معالجة الوكلاء من خلال توزيع أعباء العمل بين وكلاء CrewAI المحلية ووكلاء Bedrock السحابية
### التعاون بين المؤسسات
- تمكين التعاون الآمن بين وكلاء CrewAI الخاصة بمؤسستك ووكلاء Bedrock الخاصة بالمؤسسات الشريكة
- إنشاء سير عمل حيث يمكن دمج الخبرة الخارجية من وكلاء Bedrock دون كشف البيانات الحساسة
- بناء أنظمة وكلاء تمتد عبر حدود المؤسسات مع الحفاظ على الأمان والتحكم في البيانات