Amazon Bedrock AgentCore
App : Un produit que vous utilisez directement
Runtime managé d'AWS pour mettre un agent en production : exécution isolée par session, mémoire, passerelle d'outils, identité, navigateur, bac à sable de code et traces.
Accepte n'importe quel framework (Strands, LangGraph, CrewAI, ADK…) et n'importe quel modèle. Vérifiez la région : Francfort propose tous les services, Paris seulement une partie.
La sécurité reflète la destination des données, les permissions demandées et les incidents recensés à la date de vérification. Ce n’est pas une garantie d’absence de risque : vérifiez le mode de déploiement et les connexions que vous activez.
Ce que ça fait, concrètement
Mettre un agent en production demande bien plus que de l'écrire : il faut gérer l'isolation des sessions, les permissions sur chaque appel d'outil, la mémoire entre les conversations, la traçabilité des décisions et la montée en charge. Amazon Bedrock AgentCore prend en charge cette infrastructure pour que les équipes se concentrent sur la logique métier de l'agent.
La plateforme regroupe des services modulaires que l'on peut utiliser ensemble ou séparément : un runtime serverless avec isolation par microVM, une mémoire court et long terme partageable entre agents, une passerelle qui convertit des API ou des fonctions Lambda en outils compatibles MCP, un navigateur cloud, un bac à sable d'exécution de code, un service d'identité compatible avec les fournisseurs existants (Cognito, Okta, Azure Entra ID), et une couche d'observabilité au format OpenTelemetry. Des services plus récents couvrent aussi l'évaluation automatisée, l'optimisation par A/B test, la gestion de politiques d'accès et un registre d'agents.
Amazon Bedrock AgentCore s'adresse aux développeurs et aux équipes d'ingénierie qui déploient des agents en production sur AWS, quel que soit le framework utilisé (LangGraph, CrewAI, Strands, LlamaIndex, OpenAI Agents SDK, Google ADK) et quel que soit le modèle (Claude, Gemini, GPT, Nova, Llama, Mistral).
Ce service ne convient pas à ceux qui cherchent une solution sans code ou une interface grand public : il s'agit d'une infrastructure développeur, accessible via CLI, API et SDK, qui suppose une maîtrise d'AWS et de la construction d'agents.
Ce que ça propose
- ·Runtime serverless : chaque session d'agent s'exécute dans une microVM isolée avec démarrage rapide, support des charges asynchrones et multi-agents. (payant)
- ·Harness : boucle d'agent managée qui orchestre appels de modèle, exécution d'outils, mémoire et génération de réponse via un seul appel API. (payant)
- ·Mémoire : stockage court terme pour les conversations multi-tours et long terme persistant entre sessions, partageable entre plusieurs agents. (payant)
- ·Passerelle (Gateway) : transforme des API, fonctions Lambda ou serveurs MCP existants en outils accessibles aux agents, avec gestion de l'authentification et du contrôle d'accès. (payant)
- ·Navigateur cloud : environnement de navigation managé permettant à l'agent d'interagir avec des sites web, remplir des formulaires et extraire des informations. (payant)
- ·Bac à sable de code (Code Interpreter) : exécution isolée de code Python, JavaScript et TypeScript pour des tâches d'analyse ou de génération. (payant)
- ·Observabilité : traces détaillées de chaque étape de l'agent au format OpenTelemetry, intégrées à Amazon CloudWatch pour le débogage et le suivi en production. (payant)
- ·Évaluation et optimisation : service d'évaluation automatisée de la qualité des agents et d'optimisation par A/B test sur les prompts système et les descriptions d'outils. (payant)
En pratique
- Prix
- PayantFacturation à l'usage, service par service (runtime à la seconde de vCPU et de mémoire, mémoire, passerelle, navigateur).
- Usage commercial
- Usage commercial : oui
- Disponible sur
- cloud
- Interface FR
- Non
Sécurité et données
- Pastille
- Sécu : une réserve, lire la fiche
- Vos données
- Données chez l’éditeur
- Permissions
- L'agent tourne dans votre compte AWS avec les rôles IAM que vous lui attribuez ; le modèle peut être hébergé hors AWS, ce qui fait sortir les données.
- Maintenance
- Active
Liens et dépôt vérifiés le 18 octobre 2026 · ajoutée le 27 septembre 2026
Comment installer Amazon Bedrock AgentCore
pip install bedrock-agentcore-starter-toolkit puis agentcore configure et agentcore launch (compte AWS requis)