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政策入门 AgentCore

在本教程中，您将学习如何使用 AgentCore CLI 在中设置策略 AgentCore 并将其与 Amazon Bedrock AgentCore Gateway 集成。您将使用 Cedar 政策创建退款处理工具，以强制执行退款金额的业务规则。

先决条件

在开始之前，请确保您具备以下条件：

在部署期间， AgentCore CLI 会检查 CDK 引导堆栈。如果需要引导，交互式部署会要求进行确认。agentcore deploy --yes用于自动授权。

步骤 1：设置和安装

安装 C AgentCore LI：

npm install -g @aws/agentcore

创建新 AgentCore 项目：

步骤 2：添加带有策略引擎的网关

使用 AgentCore CLI 向您的项目添加网关、Lambda 函数目标和策略引擎。

添加网关

创建一个没有入站授权的网关（为了简单起见本教程），然后将您的代理附加到该网关：

使用退款工具添加 Lambda 函数目标

使用定义退款处理工具的工具架构将您的 Lambda 函数注册为网关目标。在项目目录中创建一个包含以下内容的refund_tools.json文件：

[
  {
    "name": "process_refund",
    "description": "Process a customer refund request for a given dollar amount",
    "inputSchema": {
      "type": "object",
      "description": "Input for processing a refund",
      "properties": {
        "amount": {
          "type": "integer",
          "description": "The refund amount in dollars"
        }
      },
      "required": ["amount"]
    }
  }
]

添加策略引擎

创建策略引擎并在强制模式下将其附加到网关：

创建 Cedar 政策

直接提供 Cedar 政策文件。

命名特定操作的策略还必须命名特定的网关 ARN，即不受限制的资源将被拒绝。在网关存在之前，您才知道 ARN，因此需要进行两次部署：一次用于创建网关，另一次用于附加策略。完整序列，从头到尾：

步骤 1 和步骤 5 都是步骤 3：部署中描述的部署；您运行了两次。以下是步骤 3 和 4 的详细介绍：

知道网关 ARN 后，您可以直接在 Amazon CLI 和 boto3 上创建策略：

或者，在步骤 3 中部署资源后，您可以根据自然语言描述生成 Cedar 策略：

agentcore add policy --name RefundLimit \
  --engine RefundPolicyEngine \
  --generate "Only allow refunds under 1000 dollars" \
  --gateway PolicyGateway

该--generate标志要求首先部署网关，因为它调用的 Amazon API 需要网关 ARN 将自然语言转换为 Cedar。这种方法可以自动解析网关 ARN，使其成为创建策略的最简单途径。

了解设置

上面的 CLI 命令在您的 AgentCore 项目中配置多个资源。以下是每个组件的详细说明。

创建网关

agentcore add gateway 命令创建一个充当你的 MCP 服务器端点的网关。在本教程中，为了简单起见，设置--authorizer-type NONE禁用入站授权。在生产环境中，使用 IAM 或 JWT 授权来保护您的网关。

添加 Lambda 目标

agentcore add gateway-target 命令将 Lambda 函数注册为网关中的目标。工具架构文件定义了代理可以传递给函数的输入，例如退款金额。

创建策略引擎

agentcore add policy-engine 命令创建了一个策略引擎，即一组 Cedar 策略，用于评估和授权代理工具调用。策略引擎在网关边界拦截所有请求，并根据定义的策略决定是允许还是拒绝每个操作。这在代理的代码之外提供了确定性授权，从而确保无论代理是如何实现的，都可确保一致的安全实施。

创建 Cedar 政策

Cedar 是一种开源策略语言，由开发 Amazon 用于编写授权策略。agentcore add polic y 命令创建一个 Cedar 策略，用于管理通过网关进行的工具调用。您可以使用根据自然语言描述生成策略，也可以直接使用--generate提供 Cedar 策略文件。--source

以下是 Cedar 政策示例，该政策允许退款低于 1000 美元：

permit(principal,
  action == AgentCore::Action::"RefundTarget___process_refund",
  resource == AgentCore::Gateway::"<gateway-arn>")
when {
  context.input.amount < 1000
};

该政策使用：

将策略附加到网关

agentcore add policy-engine 命令上的--attach-to-gateways和--attach-mode ENFORCE标志在强制模式下将策略引擎附加到网关。在此模式中：

这样可以确保通过网关进行的所有代理操作都受您的安全策略的约束。

步骤 3：部署

将所有资源部署到 Amazon：

agentcore deploy

AgentCore CLI 创建网关、注册 Lambda 目标并配置策略引擎。如果您提供了 ARN-based Cedar 策略文件，请在此部署之后添加该文件，然后再次运行 agentcore de ploy 来附加它。每次部署此过程大约需要 2-3 分钟。

部署完成后，您可以验证资源的状态：

agentcore status

步骤 4：测试策略

通过向网关发送请求来测试策略。由于网关使用--authorizer-type NONE，因此您可以直接使用 curl 发送请求。

代理核心状态输出中显示的网关 URL 是基本终端节点。MCP 请求会转到该端点上的/mcp路径，因此请在发送请求之前附加/mcp到 URL。

测试 1：退款 500 美元（应允许）

500 美元的退款金额低于 1000 美元的限额，因此政策引擎允许以下请求：

curl -X POST ++<GATEWAY_URL>++/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call","params":{"name":"RefundTarget___process_refund","arguments":{"amount":500}}}'

测试 2：退款 2000 美元（应被拒绝）

2000美元的退款金额超过了1000美元的限额，因此策略引擎拒绝了该请求：

curl -X POST ++<GATEWAY_URL>++/mcp \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call","params":{"name":"RefundTarget___process_refund","arguments":{"amount":2000}}}'

你建造了什么

通过本教程，您创建了：

问题排查

如果您在安装或测试期间遇到问题，请参阅以下常见问题和解决方案：

清理

要移除在本教程中创建的资源，请同时移除网关和策略引擎，然后重新部署：

agentcore remove gateway --name PolicyGateway
agentcore remove policy-engine --name RefundPolicyEngine
agentcore deploy

移除网关不会自动移除其附加的策略引擎。您必须使用单独删除策略引擎agentcore remove policy-engine。