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列出 Container-based AI 代理产品 - AWS Marketplace
管理基于容器的 AI 代理和工具启动上架向导第 1 步：提供产品信息第 2 步：配置人工智能代理容器定价第 3 步：指定退款政策第 4 步：配置 EULA第 5 步：添加存储库第 6 步：配置优惠可用性/允许列表第 7 步：将容器映像和构件上传到存储库第 8 步：添加带素材的新产品版本第 9 步：审核产品上架信息并发布至公开可见状态容器部署详细信息测试和验证最佳实践和建议

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

列出 Container-based AI 代理产品

管理基于容器的 AI 代理和工具

Container-based 在 Amazon Bedrock AgentCore Runtime 上运行的人工智能代理和工具可以通过统一的 AI 代理和工具产品页面或 AWS Marketplace 管理控制台中的服务器产品页面进行管理。只有版本支持 Amazon Bedrock AgentCore Runtime 的产品才会显示在 AI 代理和工具产品页面上。

启动上架向导

  1. 使用您的 AWS 卖家账户登录 AWS 合作伙伴中心。

  2. 选择 “构建”，然后在导航栏中选择 AI 代理和工具。

  3. 选择 “创建 AI 代理和工具” 产品菜单，然后选择 Container-based AI 代理和工具。

  4. 选择生成产品 ID 和产品代码。

  5. （可选）添加标签以支持基于标签的授权。

  6. 选择继续。

第 1 步：提供产品信息

  1. 在产品信息中，输入：

    • 产品标题

    • 产品徽标 S3 URL

    • 简短描述

    • 详细描述

    • 亮点（1-3 条）

  2. 输入支持详细信息并通过选择“添加资源”来添加可选的学习资源。

  3. 在产品类别菜单中，选择 1-3 个类别。建议从人工智能代理和工具业务类别中选择至少一个类别。

  4. 输入关键字以提升搜索可发现性。

  5. （可选）根据相关指南添加视频和图片素材。

  6. 选择下一步。

第 2 步：配置人工智能代理容器定价

  1. 选择定价模式。

    AgentCore 定价限制

    如果容器镜像使用 AgentCore，则不支持 “每小时” 和 “使用量”（含长期合同定价模式）。要了解有关合同定价的更多信息，请参阅集装箱产品的合同定价 AWS License Manager。要了解基于使用量的定价的自定义计量的更多信息，请参阅使用 AWS Marketplace Metering Service 对容器产品配置自定义计量。

  2. 选择下一步。

  3. 前往设置价格。

  4. 选择下一步。

第 3 步：指定退款政策

  1. 输入退款政策内容。

  2. 选择下一步。

注意

如果您选择了免费产品定价模式，则无需填写退款政策。

第 4 步：配置 EULA

  1. 选择 AWS Marketplace的标准合同或自定义 EULA。

    注意

    如果您选择“自定义 EULA”，请输入最终用户许可协议的 URL。

  2. 选择下一步。

第 5 步：添加存储库

  1. 为您的容器产品添加初始存储库。

    注意

    存储库名称在您卖家账户下的所有产品中必须唯一。每个产品最多可创建 50 个存储库。

  2. 选择下一步。

第 6 步：配置优惠可用性/允许列表

  1. 在配置优惠可用性中，选择您的地理可用性设置。

  2. 选择下一步。

  3. 在配置允许列表中，列出上架产品处于有限可见性状态时有权访问该产品的所有 AWS 账户。

  4. 选择提交，创建新的有限可见性测试变更请求。

    等待 10-15 分钟，直至请求状态更新为成功。

第 7 步：将容器映像和构件上传到存储库

注意

查看适用于 Amazon Bedrock AgentCore 运行时 AWS Marketplace如何 AgentCore 与您的容器镜像集成。

  1. 查找 ECR 存储库的 URL：

    • 在 AWS 合作伙伴中心打开服务器产品页面。

    • 选择您的容器产品以查看详细信息。

    • 选择“存储库”选项卡以复制存储库的 URL。

  2. 选择查看推送命令以打开指令列表，包括可用于将 Docker 容器映像和 Helm 图表推送到该存储库的命令。有关如何将容器映像和其他构件推送到存储库的一般信息，请参阅《Amazon Elastic Container Registry 用户指南》中的推送映像。

    注意

    调用 docker pull 或 docker push 时，您可以使用以下 Amazon Elastic Container Registry（Amazon ECR）API 操作：

    • DescribeImages -使用它来查看存储库中有关图像的元数据。

    • GetAuthorizationToken -用于在将工件上传到存储库之前进行身份验证，然后使用 docker pull 或 docker push 命令。

    • ListImages -用于查看您推送的图像列表。

  3. 使用列出的命令将任何需要的工件从本地存储库推送到产品的 AWS Marketplace 存储库。

    注意

    您在 push 命令中提供的标签用于区分要上传到存储库的构件的版本。使用对构件所属版本有意义的标签。

  4. 对版本中需要的每个容器映像或构件重复此操作。

    注意

    您的版本在每个交付选项中最多可以包含 50 个容器映像或构件。有关交付选项的更多信息，请参阅以下过程。

  5. 上传构件后，您就可以创建产品版本了。

    注意

    系统会自动扫描您的容器映像，以查看它们是否符合基于容器的产品要求 AWS Marketplace。有关更多信息，请参阅 容器产品扫描是否存在安全问题。

第 8 步：添加带素材的新产品版本

  1. 在 AWS 合作伙伴中心打开 AI 代理和工具产品页面。

    注意

    只有版本支持 Amazon Bedrock AgentCore Runtime 的容器产品才会显示在 AI 代理和工具产品页面上。在添加第一个版本之前，您只能在 AWS 合作伙伴中心的 Server 产品页面中找到您的产品。为 Amazon Bedrock AgentCore Runtime 创建版本后，您将在人工智能代理和工具产品页面中找到您的容器产品。

  2. 选择您的容器产品并单击请求更改下拉菜单，选择更新版本，然后选择添加新版本。

  3. 在交付选项中，输入：

    • 版本标题

    • 发行说明

  4. 选择添加交付选项。

  5. 对于交付方式，选择容器映像并填写以下信息：

    • 支持的服务：选择买家可在其中启动该软件的环境。

    • 对于 Bedrock AgentCore 服务，请在 “类型” 字段中选择 A I 代理、MCP 服务器或 A2A 服务器。

    • 容器映像：填写前文指定的存储库 URL 和版本标签。

    • 交付选项标题和部署选项描述：为该交付选项输入标题和描述。

    • 使用说明：输入详细信息，帮助买家启动该软件后顺利使用。

    • 环境变量：指定买家在配置代理运行时行为时必须提供的环境变量。这些变量可用于在启动时将设置、凭据或自定义标志传递给容器。为每个变量提供容器预期的名称、描述和可选的默认值。对于诸如凭证或 API 密钥之类的唯一变量，请不要提供默认值。您可以使用描述来指定有关变量的详细信息以及可能的值。当买家发布您的商品时，系统将预先填充所有提供的变量及其默认值。

  6. 如果您选择了 A I 代理或 A2A 服务器工具类型，请确认您的代理使用推理 LLM 并展示了自主能力。这些要求旨在确保 AWS Marketplace 上的代理达到高标准质量。如果您的代理未同时满足这两项要求，请选择其他工具类型。

  7. 选择添加版本。

    等待并刷新页面，直到请求状态显示成功。

    新增版本时，系统会自动对容器映像进行漏洞扫描。

第 9 步：审核产品上架信息并发布至公开可见状态

  1. 在 AWS 合作伙伴中心打开 AI 代理和工具产品页面。

  2. 在产品列表中选择您的容器产品。

  3. 选择 “查看开启” AWS Marketplace。

  4. 审核产品详细信息页面的准确性。确保使用说明能充分引导买家完成发布产品的必要步骤。

  5. 提交“更新可见性至公开状态”的请求：

    • 进入服务器产品页面，在当前服务器产品选项卡上，选择要修改的基于容器的产品。从请求更改下拉列表中，选择更新可见性。

容器部署详细信息

容器部署将您的人工智能代理或工具打包为容器化应用程序，客户可以在自己的 AWS 环境中运行该应用程序。该部署方式具有以下优势：

  • 数据始终保留在客户的环境中

  • 部署配置支持自定义

  • 支持与 Bedrock AgentCore Runtime 和客户现有基础架构的集成

上架容器化代理产品时，需提供清晰的部署说明、资源要求及配置选项，确保客户能够顺利部署使用。

基岩 AgentCore 运行时容器的技术要求

注意

有关更多信息，请参阅适用于 Amazon Bedrock AgentCore 运行时 AWS Marketplace。

为创建基于容器的 AI 代理产品时 AWS Marketplace，请遵循以下要求：

MCP 服务器要求

  • 传输：仅支持无状态且可流式传输的 HTTP

  • 会话管理：平台会自动添加 Mcp-Session-Id 标头以实现会话隔离

  • 主机：容器必须侦听 0.0.0.0

  • 端口：容器必须公开端口 8000 才能进行 MCP 服务器通信

  • 路径：/mcp-用于接收 MCP RPC 消息的 POST 端点。 InvokeAgentRuntime 对于 MCP 服务器会将请求传递到此路径。

  • 协议：MCP 服务器必须支持 MCP 协议，包括协议消息 “” 和 “tools/listtools/call”（由 FastMCP 等常见框架支持）。

代理要求

  • /ping 端点：用于运行状况检查的 GET 端点

  • /invocations 端点：用于代理交互的 POST 端点

  • Docker 容器：ARM64 容器化部署包

  • 端口：容器必须公开端口才能8080进行 HTTP-based 代理通信

  • 无硬编码凭证

  • 无常见漏洞和风险（CVE）

A2A 服务器要求

  • 端口：A2A 服务器在端口 9000 上运行（而 HTTP 为 8080，MCP 为 8000）

  • 主机：容器必须侦听 0.0.0.0

  • 路径：A2A 服务器安装在/（与 /invocations HTTP 相比，/mcpMCP 服务器安装在）

  • 特工卡：A2A 通过代理卡提供内置代理发现功能 /.well-known/agent-card.json

  • 协议： JSON-RPC 用于代理与代理通信

  • 身份验证：同时支持 Sigv4 和 OAuth 2.0 身份验证方案

使用说明

确保说明全面指导客户启动和配置产品。请参考为创建 AMI 和容器产品使用说明 AWS Marketplace。

测试和验证

在向公众发布您的 MCP-compatible 代理或工具之前，请彻底测试您的实现：

  • 验证使用说明是否提供了产品启动和配置所需的全部信息。

  • 测试身份验证流程和错误处理机制

  • 验证不同负载条件下的产品性能

  • 确保与常用 MCP 客户端的兼容性

  • 记录所有客户端专属的配置要求

最佳实践和建议

文档要求

列出模型上下文 Protocol-compatible 代理或工具时 AWS Marketplace，请包括全面的文档：

  • 详细的功能描述和示例

  • 身份验证和配置说明

  • 常见集成场景的示例代码

  • 故障排除指南和错误参考

  • 性能注意事项和最佳实践

其他资源

有关在人工智能代理或工具中实现模型上下文协议的更多信息，请参阅以下资源：