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# 使用亚马逊 Bedrock Code Interpreter 执行 AgentCore 代码和分析数据
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Amazon Bedrock C AgentCore ode Interpreter 使 AI 代理能够在沙盒环境中安全地编写和执行代码，从而提高其准确性并扩展其解决复杂端到端任务的能力。这在 Agentic AI 应用程序中至关重要，在这些应用程序中，代理可能会执行任意代码，从而导致数据泄露或安全风险。 AgentCore 代码解释器工具提供安全的代码执行，可帮助您避免遇到这些问题。

代码解释器预先构建了多种语言的运行时和高级功能，包括大文件支持和互联网访问以及 CloudTrail 日志记录功能。对于内联上传，文件大小可以高达 100 MB。而且，要通过终端命令上传到 Amazon S3，文件大小可以高达 5 GB。

开发人员可以使用会话属性和网络模式自定义环境，以满足其企业和安全要求。 AgentCore 代码解释器减少了手动干预，同时在不影响安全性或性能的情况下实现了复杂的人工智能开发。

**Topics**
+ [概述](#code-interpreter-overview)
+ [为什么要在代理开发中使用代码解释器](#code-interpreter-why-important)
+ [最佳实践](#code-interpreter-best-practices)
+ [Pre-installed 图书馆](code-interpreter-preinstalled-libraries.md)
+ [开始使用 AgentCore 代码解释器](code-interpreter-getting-started.md)
+ [在代理的代码解释器中运行代码](code-interpreter-building-agents.md)
+ [将文件写入会话](code-interpreter-file-operations.md)
+ [使用具有执行角色的终端命令](code-interpreter-s3-integration.md)
+ [资源和会话管理](code-interpreter-resource-session-management.md)
+ [AgentCore 代码解释器的文件系统配置](code-interpreter-filesystem-configurations.md)
+ [代码解释器 API 参考示例](code-interpreter-api-reference-examples.md)
+ [可观测性](code-interpreter-observability.md)
+ [为亚马逊 Bedrock C AgentCore ode 解释器配置根证书颁发机构](code-interpreter-root-ca-certificates.md)
+ [AgentCore 代码解释器疑难解答](code-interpreter-troubleshooting.md)

## 概述
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 AgentCore 代码解释器是一种允许 AI 代理在沙盒环境中安全地编写、执行和调试代码的功能。它在自然语言理解和计算执行之间架起了一座桥梁，使代理能够以编程方式操作数据和执行计算。

 AgentCore 代码解释器在 Amazon Bedrock 的容器化环境中运行 AgentCore，确保代码执行保持隔离和安全。

![架构显示了内置工具产品以及浏览器和 CI 工具。](https://docs.amazonaws.cn/bedrock-agentcore/latest/devguide/images/code-interpreter.png)


## 为什么要在代理开发中使用代码解释器
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 AgentCore 代码解释器通过以下方式增强代理开发：
+ 安全地执行代码：开发可在沙盒环境中执行复杂的工作流程和数据分析的代理，同时在不暴露敏感数据或不影响安全性的情况下访问内部数据源。
+ 多种编程语言：代码解释器支持各种编程语言，包括 Python JavaScript TypeScript、和，使其适用于不同的用例。
+ 监控和大规模数据处理：跟踪代码执行并排除故障。处理大型数据集时，您可以轻松引用存储在 Amazon S3 中的文件，从而无需 API 限制即可高效处理千兆字节级数据。
+ 易用性：使用完全托管的默认模式和预建的执行运行时，支持预先安装了通用库的流行编程语言。
+ 扩展问题解决能力：允许代理解决仅靠推理难以解决的计算问题，并支持大规模精确的数学计算和数据处理。
+ 长执行时间支持：代码解释器工具支持 15 分钟的默认执行时间，最多可以延长八个小时。
+ 处理结构化数据：处理 CSV、Excel、JSON 和其他数据格式，并执行数据清理和分析。
+ 支持复杂的工作流程：允许将推理与计算相结合的多步问题解决，并促进迭代开发和调试。

 AgentCore 代码解释器通过计算执行来补充其推理能力，从而使代理更加强大，使他们能够有效地处理更广泛的任务。

## 最佳实践
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要充分利用 AgentCore 代码解释器，请执行以下操作：
+ 保持代码片段简洁并专注于特定任务
+ 使用注释来记录您的代码
+ 优化代码以提高处理大型数据集时的性能
+ 执行复杂操作时保存中间结果
+ 使用`code_session`上下文管理器确保正确清理
+ 在代码中包含代码 try/except 块以优雅地处理错误
+ 代码执行结果以流形式返回和处理
+ 不再需要时清理临时文件
+ 释放完资源后关闭会话