本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# 列出容器型 AI 代理器產品
<a name="listing-container-ai-agents"></a>

## 管理容器型 AI 代理器和工具
<a name="managing-container-ai-agents"></a>

在 Amazon Bedrock AgentCore 執行期上執行的容器式 AI 代理程式和工具，可以透過統一 **AI 代理程式和工具**產品頁面或 AWS Marketplace 管理主控台中的**伺服器**產品頁面進行管理。只有支援 Amazon Bedrock AgentCore 執行期版本的產品會顯示在 **AI 代理器和工具**產品頁面中。

## 啟動清單精靈
<a name="start-container-listing-wizard"></a>

1. 使用您的 [AWS 賣方帳戶登入 AWS Partner Central](https://aws.amazon.com/marketplace/management/homepage/)。

1. 選取**建置**，然後選取導覽列中的 **AI 代理程式和工具**。

1. 選取**建立 AI 代理程式和工具產品**功能表，然後選擇**容器型 AI 代理程式和工具**。

1. 選取**產生產品 ID 和產品代碼**。

1. （選用） 新增標籤以支援標籤型授權。

1. 選取**繼續**。

## 步驟 1：提供產品資訊
<a name="container-step-1-product-info"></a>

1. 在**產品資訊**中，輸入：
   + **產品標題**
   + **產品標誌 S3 URL**
   + **簡短描述**
   + **長描述**
   + **反白 (1-3)**

1. 透過選擇新增資源，輸入支援詳細資訊並新增選用的學習資源。

1. 在**產品類別**功能表中，選擇 1-3 個類別。我們建議您從 **AI Agents & Tools** 商業類別中至少選擇一個類別。

1. 輸入關鍵字以改善搜尋可探索性。

1. （選用） 根據準則新增影片和影像資產。

1. 選擇**下一步**。

## 步驟 2：設定 AI Agent Container 定價
<a name="container-step-2-pricing"></a>

1. 選擇定價模型。
**AgentCore 定價限制**  
如果容器映像使用 AgentCore，則不支援具有長期合約定價模型**的每小時**和用量。 ****若要進一步了解合約定價，請參閱 [使用 的容器產品的合約定價 AWS License Manager](container-license-manager-integration.md)。若要進一步了解以用量為基礎的定價自訂計量，請參閱 [使用 AWS Marketplace Metering Service 設定容器產品的自訂計量](container-metering-meterusage.md)。

1. 選取**下一步**。

1. 在**設定價格**中。

1. 選取**下一步**。

## 步驟 3：指定退款政策
<a name="container-step-3-refund"></a>

1. 輸入退款政策。

1. 選取**下一步**。

**注意**  
如果您選擇免費產品定價模式，則不需要輸入退款政策。

## 步驟 4：設定 EULA
<a name="container-step-4-eula"></a>

1. 選擇**適用於 的標準合約 AWS Marketplace**或**自訂 EULA**。
**注意**  
如果您選擇自訂 EULA，請輸入最終使用者授權合約的 URL。

1. 選取**下一步**。

## 步驟 5：新增儲存庫
<a name="container-step-5-repositories"></a>

1. 為您的容器產品新增初始儲存庫。
**注意**  
儲存庫名稱在您賣方帳戶的所有產品中必須是唯一的。每個產品最多可以建立 50 個儲存庫。

1. 選取**下一步**。

## 步驟 6：設定優惠可用性/允許清單
<a name="container-step-6-availability"></a>

1. 在**設定優惠可用性**中，選擇您的地理可用性設定。

1. 選取**下一步**。

1. 在**設定允許清單中**，列出在有限狀態時應可存取清單的任何 AWS 帳戶。

1. 選取**提交**，為有限可見性測試建立新的變更請求。

   等待 10-15 分鐘，直到您的請求狀態處於*成功*狀態。

## 步驟 7：將容器映像和成品上傳至儲存庫
<a name="container-step-7-upload"></a>

**注意**  
[的 Amazon Bedrock AgentCore 執行期 AWS Marketplace](bedrock-agentcore-runtime.md) 請參閱如何將 AgentCore 與您的容器映像整合。

1. 找到 ECR 儲存庫的 URL：
   + 在 AWS Partner Central 中開啟伺服器產品頁面。
   + 選取您的容器產品以檢視詳細資訊。
   + 選取儲存庫索引標籤以複製儲存庫的 URL。

1. 選取**檢視推送命令**以開啟指示清單，包括可用來將 Docker 容器映像和 Helm Chart 推送至該儲存庫的命令。如需如何將容器映像和其他成品推送至儲存庫的一般資訊，請參閱《Amazon Elastic Container Registry 使用者指南》中的[推送映像](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECR/latest/userguide/docker-push-ecr-image.html)。
**注意**  
您可以在呼叫 docker pull 或 docker push 時使用下列 Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) API 操作：  
DescribeImages - 用來檢閱儲存庫中影像的中繼資料。
GetAuthorizationToken - 用於在將成品上傳至儲存庫之前進行驗證，然後使用 docker pull 或 docker push 命令。
ListImages - 用來檢視您推送的映像清單。

1. 使用列出的命令，將任何所需的成品從本機儲存庫推送至您產品的 AWS Marketplace 儲存庫。
**注意**  
您在推送命令中提供的標籤用於區分您要上傳至儲存庫的成品版本。使用對成品所屬版本有意義的標籤。

1. 針對版本中所需的每個容器映像或成品重複此步驟。
**注意**  
您的版本在每個交付選項中最多可包含 50 個容器映像或成品。如需交付選項的詳細資訊，請參閱下列程序。

1. 上傳成品之後，您就可以建立產品的版本。
**注意**  
您的容器映像會自動掃描，以查看是否符合 [的容器型產品需求 AWS Marketplace](container-product-policies.md)。如需詳細資訊，請參閱[容器產品掃描安全問題](container-product-getting-started.md#container-security)。

## 步驟 8：使用資產新增產品版本
<a name="container-step-8-version"></a>

1. 在 AWS Partner Central 中開啟 **AI Agents and Tools** 產品頁面。
**注意**  
只有支援 Amazon Bedrock AgentCore 執行期版本的容器產品會顯示在 **AI Agents and Tools** 產品頁面中。在新增第一個版本之前，您只能在 AWS Partner Central 的**伺服器**產品頁面中找到您的產品。建立 Amazon Bedrock AgentCore 執行期的版本後，您可以在 **AI Agents and Tools** 產品頁面中找到您的容器產品。

1. 選取您的容器產品，然後按一下**請求變更**下拉式功能表，選取**更新版本**，然後選取**新增新版本**。

1. 在**交付選項**中，輸入：
   + **版本標題**
   + **版本備註**

1. 選取**新增交付選項**。

1. 針對**交付方法**，選取**容器映像**並填入：
   + **支援的服務**：選取買方可以在其中啟動軟體的環境。
   + 對於 **Bedrock AgentCore** 服務，請在**類型**欄位中選取 **AI Agent、MCP Server 或 A2A Server**。
   + **容器映像**：您先前指定的*儲存庫 URL *和*版本標籤*。
   + **交付選項標題**和**部署選項描述**：輸入此交付選項的標題和描述。
   + **使用說明**：輸入詳細資訊，協助您的買方在啟動軟體後使用您的軟體。
   + **環境變數**：指定買方必須提供的環境變數，以設定代理程式的執行時間行為。這些變數可用於在啟動時將設定、登入資料或自訂旗標傳遞至容器。針對每個變數，提供容器預期的名稱、描述和選用的預設值。對於唯一的變數，例如登入資料或 API 金鑰，請勿提供預設值。您可以使用描述來指定變數的詳細資訊，以及可能的值。買方啟動您的產品時，所有提供的變數及其預設值都會預先填入。

1. 如果您選擇 **AI 代理器**或 **A2A Server** 工具類型，請確認您的代理器使用推理 LLMs並示範自動功能。這些要求有助於確保 AWS Marketplace 上提供的代理程式符合高品質標準。如果您的代理程式不符合這兩個要求，請選擇不同的工具類型。

1. 選取**新增版本**。

   等待並重新整理頁面，直到請求狀態顯示*成功*為止。

   新增新版本會自動掃描容器映像是否有漏洞。

## 步驟 9：檢閱產品清單並發佈至公有
<a name="container-step-9-publish"></a>

1. 在 AWS Partner Central 中開啟 **AI Agent and Tools** 產品頁面。

1. 在清單中選取您的容器產品。

1. 選取**檢視。 AWS Marketplace**

1. 檢閱您的產品詳細資訊頁面的準確性。確保使用說明充分引導買方完成啟動產品的必要步驟。

1. 將更新可見性請求提交至公有：
   + 在**伺服器產品**頁面的**目前伺服器產品**索引標籤上，選取您要修改的容器型產品。從**請求變更**下拉式清單中，選擇**更新可見性**。

## 容器部署詳細資訊
<a name="container-deployment-details"></a>

容器部署將您的 AI 代理程式或工具封裝為容器化應用程式，客戶可以在自己的 AWS 環境中執行。此方法提供下列優勢：
+ 資料會保留在客戶的環境中
+ 可自訂的部署組態
+ 支援與 Bedrock AgentCore 執行期和客戶現有基礎設施的整合

列出容器化代理程式時，請提供明確的部署指示、資源需求和組態選項，以確保成功實作客戶。

### Bedrock AgentCore 執行期容器的技術需求
<a name="bedrock-agentcore-runtime-requirements"></a>

**注意**  
如需詳細資訊，請參閱[的 Amazon Bedrock AgentCore 執行期 AWS Marketplace](bedrock-agentcore-runtime.md)。

為 建立容器型 AI 代理程式產品時 AWS Marketplace，請遵循下列要求：

MCP 伺服器需求  
+ **傳輸**：僅限無狀態可串流 http
+ **工作階段管理**：平台會自動新增工作階段隔離的`Mcp-Session-Id`標頭
+ **主機**：容器必須接聽 `0.0.0.0`
+ **連接埠**：容器必須公開 MCP 伺服器通訊`8000`的連接埠
+ **路徑**：`/mcp`- 用於接收 MCP RPC 訊息的 POST 端點。MCP 伺服器的 InvokeAgentRuntime 會將請求傳遞至此路徑。
+ **通訊協定**：MCP 伺服器必須支援 MCP 通訊協定，包括通訊協定訊息 'tools/list' 和 'tools/call' （受 FastMCP 等常見架構支援）。

代理程式需求  
+ **/ping** 端點：運作狀態檢查的 GET 端點
+ **/invocations** 端點：客服人員互動的 POST 端點
+ **Docker 容器**：ARM64 容器化部署套件
+ **連接埠**：容器必須公開 HTTP 型代理程式通訊`8080`的連接埠
+ 沒有硬式編碼登入資料
+ 沒有常見漏洞和暴露 (CVEs)

A2A 伺服器需求  
+ **連接埠**：A2A 伺服器在連接埠 9000 上執行 （相較於 HTTP 的 8080、MCP 的 8000)
+ **主機**：容器必須接聽 `0.0.0.0`
+ **路徑**：A2A 伺服器掛載於 `/`(vs `/invocations` for HTTP， `/mcp` for MCP)
+ **客服人員卡**：A2A 透過位於 的客服人員卡提供內建客服人員探索 `/.well-known/agent-card.json`
+ **通訊協定**：使用 JSON-RPC agent-to-agent通訊
+ **身分驗證**：同時支援 SigV4 和 OAuth 2.0 身分驗證機制

使用說明  
確保指示徹底引導客戶啟動和設定產品。請參閱[建立 的 AMI 和容器產品使用說明 AWS Marketplace](ami-container-product-usage-instructions.md)。

## 測試和驗證
<a name="container-testing-validation"></a>

在將 MCP 相容代理程式或工具發佈至公有之前，請徹底測試您的實作：
+ 驗證使用說明提供啟動和設定產品的必要資訊。
+ 測試身分驗證流程和錯誤處理
+ 驗證各種負載條件下的效能
+ 確保與熱門 MCP 用戶端的相容性
+ 記錄任何用戶端特定的組態需求

## 最佳實務與建議
<a name="container-best-practices"></a>

### 文件需求
<a name="container-documentation-requirements"></a>

在 上列出與模型內容通訊協定相容的代理程式或工具時 AWS Marketplace，包含完整的文件：
+ 詳細的功能描述和範例
+ 身分驗證和組態指示
+ 常見整合案例的範例程式碼
+ 故障診斷指南和錯誤參考
+ 效能考量和最佳實務

### 其他資源
<a name="container-additional-resources"></a>

如需在 AI 代理器或工具中實作模型內容通訊協定的詳細資訊，請參閱下列資源：
+ [Amazon Bedrock AgentCore 文件](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/what-is-bedrock-agentcore.html)
+ [的 Amazon Bedrock AgentCore 執行期 AWS Marketplace](bedrock-agentcore-runtime.md)
+ [容器技術需求](https://docs.aws.amazon.com/marketplace/latest/userguide/container-product-getting-started.html)