使用您的 IAM 凭证访问 AgentCore 控制台。在 AWS 管理控制台中，导航到 Bedrock AgentCore 开始设置。

AgentCore 采用模块化设计。您可以从“运行时”、“存储”、“网关”、“工具”、“身份”或“可观测性”模块开始 — 根据您的使用案例选择。无需遵循固定顺序，各模块间也不存在依赖关系。

为所选服务填写必要的设置：为“运行时”上传容器映像以部署代理，在“网关”中定义工具目标以连接服务，在“内存”中创建存储以保存上下文，或者在“身份”中设置验证规则以管理访问权限。

使用控制台测试您的运行时或工具、调用代理、模拟呼叫以及监控日志和跟踪。可以启用可观测性来检查工作流程和性能指标。

有三种编程访问方式可供选择：AWS SDK（适用于应用程序集成的 Python、Java 等软件开发工具包）、AWS CLI（用于快速终端命令的命令行界面）或 REST API（直接 HTTP 请求）。通过这些选项，您可以根据自身开发环境，以最适配的工作流程与 AgentCore 服务（如运行时、存储、网关、身份认证、工具、可观测性）进行交互。

使用 AWS 凭证配置身份认证：IAM 角色、访问密钥或 OAuth 令牌。每个 AgentCore 服务可能有特定的要求，尤其是在与第三方工具集成或定义身份范围时。请参与文档，以确保跨服务的安全设置。

使用您偏好的方法来配置 AgentCore 服务。例如，使用 SDK 调用 agentcore_runtime.create_agent() 来创建运行时代理，通过 agentcore_gateway.register_tool() 注册工具，或通过 CLI 执行 aws agentcore create-memory-store --name MyMemoryStore --type VECTOR 来创建内存存储。每项服务都支持针对性配置，以适配您的使用案例。

使用 InvokeAgent 或相关 SDK 方法触发代理执行。通过 AgentCore 可观测性和 OpenTelemetry 管道监控性能。这些工具让您能够了解单个服务的性能以及完整的代理工作流程。

选择代理式 IDE（如 Kiro），或 AI 编码助手（如 Claude Code、GitHub Copilot、Q Developer CLI）。这两种工具都能与 AgentCore MCP 服务器无缝协作，为 AgentCore 开发提供自然语言界面。

通过单个命令安装 AgentCore MCP 服务器，在所选开发环境与 AgentCore 服务之间搭建桥梁，从而支持自然语言工作流程。

您的代理式 IDE 或 AI 编码助手会帮助您连接 AWS 凭证并配置项目设置。MCP 服务器会在后台处理 AgentCore 服务的配置与依赖关系。

在开发环境中通过自然语言命令转换代码、部署代理、管理工具和排查问题。MCP 服务器会将您的意图转化为合规的 AgentCore 操作。