如何使用AWS AgentCore构建个性化AI新闻摘要助手？2026最新教程

核心洞察

"AgentCore托管式Harness"代表了开发者在AWS上构建持久化、有状态AI Agent的一种范式转变。通过抽象化浏览器管理、持久化存储和长时间运行的执行过程，它实现了以前需要协调五个独立服务才能完成的单Agent架构。这种方法表明，在2025年，创建个人"Jarvis"式助手的障碍不再是技术复杂性，而是提示词工程和工具配置方面的创造力。

What We're Building / 我们正在构建什么

我想要一个为我工作的AI Agent。我希望它能搜索最新新闻，并以每日消息的形式推送给我。我希望能与它聊天并获得建议。我希望在未来扩展它的能力。最重要的是，我希望控制它。基本上，我想要一个"贾维斯"。

没错，就是漫威电影宇宙中为托尼·斯塔克服务的虚构AI管家贾维斯。我从未拥有过自己的Agent管家，仔细想想，谁不想要一个呢？几年前我还会告诉你这是不可能的事。但今天，随着Agent的兴起，未来已经到来。

好吧，某种程度上...我们比以往任何时候都更接近了！

为了完成这个任务，最直接的途径之一是使用类似OpenClaw的工具。不过，OpenClaw太新了，而且对于我的需求来说有些过于复杂，所以像任何优秀的工程师一样，我决定自己动手构建。OpenClaw是一个开源的自主AI Agent，它在你的本地机器或VPS上运行以自动执行任务。

最近，Amazon Bedrock AgentCore 发布了其托管式Harness的预览版。你只需在配置文件和系统提示词中定义Agent，然后部署即可。就这么简单！根据我的研究，它上手和运行都非常直接，从长远来看可以节省大量时间。所以我决定踏上这段旅程，创建属于我自己的"贾维斯"。

经过几个小时的调试和研究，我创建了"The Pulse"。它在一个真实的浏览器中打开Hacker News，通过RSS抓取Reddit帖子，将所有内容保存到持久化存储中，每6小时写一份热门故事摘要。它每天给我发消息，或者我可以随时联系它，询问AI领域的最新动态。它会读取自己一整天收集的数据。

下图的架构说明了整个流程：EventBridge每小时触发一次Lambda。该Lambda向Harness发起一次API调用。在Harness内部，Agent在其自己的microVM中运行——这是一个轻量级的虚拟机，专为你的会话启动，并配有独立的CPU、内存和文件系统。Agent会打开浏览器，抓取HN，获取Reddit RSS，并保存快照。每运行6次，它会读取所有快照，发现趋势，并撰写一份摘要。由于会话ID在多次运行中保持不变，所有数据都会累积在/mnt/data目录下。你也可以随时通过CLI与它交流，询问当前的热门话题。

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Why Not Just Use Lambda? / 为什么不直接使用Lambda？

在深入细节之前，你可能在想：难道不能只用Lambda、一些Strands Agents代码、一个LLM和梦想来完成这一切吗？对于简单的单次任务，你可能是对的。但这个Agent需要Lambda无法提供的几个关键能力，这使得当前的方法非常值得。

让我们来分析一下关键的差异化因素：

首先，Agent打开一个真实的浏览器来抓取Hacker News。Lambda无法启动托管的浏览器会话。你需要Fargate加上Playwright，但这又涉及管理容器。

其次，它每小时将快照保存到/mnt/data/runs/，并在6小时后读取回来。Lambda的/tmp目录在每次调用后都会被清空。你需要S3加上自定义的读写逻辑来处理每次文件操作。对于一个本应是"保存文件"的操作来说，工作量太大了。

第三，每6小时的摘要运行会读取所有累积的数据，比较不同快照的评分，识别趋势，并撰写摘要。这可能需要一段时间。Lambda的最大执行时间为15分钟。而Harness默认每次调用有1小时的超时时间（我将其设置为30分钟，因为已经足够了），其microVM本身在多次调用之间可以保持活跃长达8小时。

接着是记忆能力。AgentCore Memory是一个内置服务，可以跨会话存储事实、偏好和对话摘要。因此，"我昨天问了什么？"之所以能工作，是因为记忆能向前传递上下文。在Lambda中，你需要DynamoDB加上自定义集成。

你能用Lambda加上S3、Fargate、DynamoDB和Step Functions来构建所有这些吗？当然可以。但那是五个服务，而不是一个。对于本教程来说，这多出了四个服务。

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Prerequisites / 前提条件

• Node.js 20+

• Node.js 20+

• 在预览区域配置了AWS凭证（us-west-2、us-east-1、eu-central-1或ap-southeast-2）

• 在你的账户中引导了CDK（cdk bootstrap）

• 全局安装了AgentCore CLI

• 在你的区域中拥有Claude Sonnet 4.6的Bedrock模型访问权限

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Create the Harness Project / 创建Harness项目

有趣的部分从这里开始。我们将创建第一个托管式Harness。

agentcore create \
  --name thepulse \
  --model-provider bedrock \
  --session-storage-mount-path /mnt/data

cd thepulse

这一个命令就能搭建起整个项目：Harness配置、记忆、会话存储、CDK应用、IAM角色。--session-storage-mount-path标志连接了持久化存储，平台会为你创建一个/mnt/data挂载点。你无需担心Dockerfile或管理容器的问题。

现在添加浏览器工具。AgentCore Browser是一个托管式的无头Chrome实例，Harness可以按需启动它。你的Agent可以导航页面、点击元素、提取内容，基本上所有你用Playwright能做的事情都可以做到，而且无需自己管理浏览器基础设施。

agentcore add tool --harness thepulse --type agentcore_browser --name browser

Here's what you end up with:

最终你会得到如下项目结构：

thepulse/
├── agentcore/
│   ├── agentcore.json          # Project-level resource config
│   ├── aws-targets.json        # Deployment targets (account, region)
│   ├── .env.local              # Local dev config (gitignored)
│   └── cdk/                    # CDK TypeScript app
├── app/
│   └── thepulse/
│       ├── harness.json        # Agent config
│       └── system-prompt.md    # Agent instructions

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Configure the Agent / 配置Agent

AgentCore CLI已经设置好了模型、记忆和会话存储。你只需要调整执行限制并编写系统提示词即可。

编辑 app/thepulse/harness.json 文件：

{
  "name": "thepulse",
  "model": {
    "provider": "bedrock",
    "modelId": "global.anthropic.claude-sonnet-4-6"
  },
  "tools": [
    {
      "type": "agentcore_browser",
      "name": "browser"
    }
  ],
  "skills": [],
  "memory": { "name": "thepulseMemory" },
  "sessionStoragePath": "/mnt/data",
  "maxIterations": 75,
  "timeoutSeconds": 1800
}

关键配置参数说明：

常见问题（FAQ）

使用AWS AgentCore托管Harness构建AI新闻摘要代理需要哪些前提条件？

需要有效的AWS账户、Bedrock服务权限、AgentCore托管Harness预览版访问权限，并熟悉Lambda、EventBridge及AWS CLI等基础工具。

AgentCore托管Harness相比直接使用Lambda有什么优势？

它抽象了浏览器管理、持久化存储和长期运行，支持有状态单代理架构，无需协调多个服务，显著降低开发复杂度。

如何调度“The Pulse”代理按计划运行并生成每日摘要？

使用EventBridge每小时触发Lambda调用Harness API，代理在微VM中运行，每6小时汇总快照发现趋势并写入摘要，数据持久化在/mnt/data。