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原文链接：https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-a-finops-agent-using-amazon-bedrock-agentcore/
原文作者：Salman Ahmed, Sergio Barraza, and Ravi Kumar
在多个 AWS 账户中管理成本通常需要财务团队从多个源获取数据，以全面了解支出情况和优化机会。在本文中，您将学习如何使用 Amazon Bedrock AgentCore 构建一个 FinOps 智能体，帮助您的财务团队跨账户管理 AWS 成本。该对话式智能体将来自 AWS Cost Explorer、AWS Budgets 和 AWS Compute Optimizer 的数据整合到一个统一的界面中，让您的团队能够询问“本月我的主要成本驱动因素是什么？”等问题，并获得即时解答。
您将学习如何设置架构、使用 AWS 云开发工具包 (AWS CDK) 部署解决方案，并通过自然语言查询与成本数据进行交互。该解决方案使用了 AgentCore、Anthropic Claude Sonnet 4.5、Strands Agent SDK 和模型上下文协议 (MCP)。
解决方案概览
该方案包含两个主要组件：身份验证与前端层，以及带有工具和内存的 Amazon Bedrock AgentCore 运行时。Amazon Cognito 管理用户身份验证，而 AgentCore 运行时处理成本管理查询。身份验证和前端层使用 AWS Amplify 托管 Web 应用界面，并使用 Amazon Cognito 处理用户身份验证并提供临时 AWS 凭证。
专为 FinOps 设计的自定义智能体托管在 AgentCore 运行时上，并利用 Strands Agent 与 Amazon Bedrock 集成，以访问 大语言模型 (LLM)。Amazon Bedrock AgentCore 网关负责管理工具调用，并通过 AWS IAM 认证将请求路由到后端服务。
架构图
- A 部分 - 身份验证基础设施：使用 CDK 部署 Amazon Cognito 用户池、身份池及 IAM 角色。
- B 部分 - 镜像构建基础设施：部署容器镜像构建流水线，利用 AWS CodeBuild 构建适用于 ARM64 架构的容器镜像并存入 Amazon ECR。
- C 部分 - MCP 服务器运行时：部署运行已转换的 AWS Labs MCP 服务器的 AgentCore 运行时，通过 JWT 授权处理账单与定价查询。
- D 部分 - AgentCore 网关：提供统一的工具发现和调用终端，处理跨运行时通信的身份认证。
- E 部分 - 主智能体运行时：使用 Strands Agent 框架与 Claude Sonnet 3.7 编排模型调用与工具执行。
部署与使用
您可以通过 GitHub 存储库使用 AWS CDK 快速部署该方案。部署过程将创建包括身份验证、镜像构建、网关及运行时在内的多项基础设施。部署完成后，您可以在 Web 应用中配置 AgentCore 设置，并通过对话进行以下查询：
- “查看过去 30 天我按区域划分的成本”
- “未来 3 个月的成本预测是多少？”
- “是否存在账户成本异常？”
- “获取我 EC2 实例的调整建议”
对话上下文记忆：得益于 AgentCore Memory，智能体能够保留 30 天的对话上下文，支持多轮交互和追问，无需重复提供背景信息。
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