Kết hợp Spring AI với Amazon Bedrock - Phần 5: Spring AI gặp gỡ Amazon Bedrock AgentCore

Giới thiệu

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách triển khai một Custom Agent viết bằng Java với Spring AI và cách sử dụng MCP Client dựa trên giao thức HTTP Streamable để giao tiếp với các công cụ tương thích MCP. Chúng ta sẽ xem cách triển khai agent của mình trên Amazon Bedrock AgentCore Runtime và cách gọi agent này. Bài viết này sẽ cung cấp cho bạn cái nhìn tổng quan và chi tiết về việc tích hợp Spring AI với Amazon Bedrock.

Nội dung

• Triển khai Custom Agent
• Sử dụng MCP Client
• Triển khai trên Amazon Bedrock
• Gọi agent trên Amazon Bedrock

1. Triển khai Custom Agent với Spring AI

Để bắt đầu, trước tiên, bạn cần cài đặt các thư viện cần thiết cho dự án của mình. Thực hiện theo các bước sau:

// Thêm thư viện Spring AI vào file pom.xml
groupId: org.springframework.ai
artifactId: spring-ai
version: 1.0.0

1.1. Cấu hình dự án

Trước khi viết mã, hãy đảm bảo rằng bạn đã cấu hình dự án với các thông số cơ bản. Tạo một lớp CustomAgent như sau:

import org.springframework.ai.Agent;

public class CustomAgent implements Agent {
    @Override
    public void execute() {
        // Logic của agent
    }
}

1.2. Kết nối với MCP Client

MCP Client cho phép chúng ta giao tiếp với các công cụ khác. Để sử dụng MCP Client, hãy cấu hình kết nối:

import org.springframework.ai.mcp.McpClient;

public class McpConnection {
    private McpClient client;

    public McpConnection() {
        this.client = new McpClient("http://your-mcp-server");
    }
}

2. Sử dụng MCP Client dựa trên giao thức HTTP Streamable

MCP Client sẽ giúp bạn kết nối với các công cụ tương thích MCP. Đây là cách để bạn có thể giao tiếp với Amazon Bedrock AgentCore Gateway thông qua Amazon API Gateway hoặc AWS Lambda.

2.1. Gọi đến MCP Server

String response = client.sendRequest("your-command");
System.out.println(response);

2.2. Tích hợp với Amazon API Gateway

Bước tiếp theo là cấu hình Amazon API Gateway để nhận các yêu cầu từ MCP Client. Điều này cho phép bạn gọi agent của mình dễ dàng hơn. Hãy tạo một API mới trong AWS Console và cấu hình các endpoint để tương tác với AgentCore.

3. Triển khai agent trên Amazon Bedrock AgentCore Runtime

3.1. Chuẩn bị môi trường

Trước khi triển khai, hãy chắc chắn rằng bạn đã cấu hình AWS CLI trên máy của mình. Thực hiện các bước sau để triển khai agent:

aws lambda create-function --function-name YourFunctionName \
--runtime java11 \
--role arn:aws:iam::your-role \
--handler your.package.CustomAgent

3.2. Kiểm tra triển khai

Sau khi triển khai, bạn có thể kiểm tra bằng cách gọi hàm Lambda từ AWS Console hoặc thông qua lệnh CLI:

aws lambda invoke --function-name YourFunctionName output.txt

4. Gọi agent trên Amazon Bedrock AgentCore Runtime

Để gọi agent của bạn từ một ứng dụng khác hoặc từ một công cụ tương thích, bạn có thể sử dụng đoạn mã sau:

String result = client.invokeAgent("YourAgentName");
System.out.println(result);

Các thực hành tốt nhất

• Sử dụng phiên bản mới nhất của Spring AI để đảm bảo tính năng và bảo mật.
• Ghi chú chi tiết cho từng bước trong mã để dễ dàng bảo trì và cập nhật.

Những cạm bẫy thường gặp

• Không cấu hình đúng thông tin kết nối với MCP Server.
• Quên kiểm tra quyền truy cập IAM trong AWS, dẫn đến lỗi khi gọi Lambda.

Mẹo hiệu suất

• Sử dụng Caching cho các yêu cầu thường xuyên để giảm tải cho server.
• Tối ưu hóa mã của agent để giảm thời gian phản hồi.

Giải quyết sự cố

Nếu bạn gặp sự cố khi triển khai hoặc gọi agent, hãy kiểm tra log từ AWS CloudWatch để tìm hiểu nguyên nhân gốc rễ.

Kết luận

Bài viết này đã hướng dẫn bạn cách triển khai và sử dụng Custom Agent với Spring AI trên Amazon Bedrock AgentCore. Hãy thử nghiệm và tối ưu hóa agent của bạn để đạt được hiệu suất tốt nhất. Nếu bạn có câu hỏi hoặc cần thêm thông tin, hãy để lại câu hỏi ở phần bình luận dưới đây!

Câu hỏi thường gặp (FAQ)

1. Tôi có thể sử dụng MCP Client cho các server khác không?
Có, MCP Client có thể làm việc với bất kỳ server MCP nào miễn là chúng đáp ứng giao thức.

2. Làm thế nào để khắc phục lỗi khi gọi agent?
Kiểm tra quyền truy cập và cấu hình endpoint, đồng thời xem log trong CloudWatch.

3. Tôi có cần phải cấu hình IAM không?
Có, bạn cần cấu hình IAM để cho phép Lambda truy cập các dịch vụ AWS liên quan.