Day 24: 如何使用AWS bedrock agent查詢DynamoDB資料 (下)

2025 iThome 鐵人賽

DAY 24

Build on AWS

亞馬遜熱帶雨林生存日記系列第 24 篇

17th鐵人賽 aws bedrock bedrock agent dynamodb aws lambda

Judy Huang

2025-10-06 16:53:37

86 瀏覽

分享至

昨天說完 agent 的需求和架構之後，今天就可以一個步驟一個步驟設定 agent ，總共會有六個步驟。

Step 1：開啟 Model 使用權限

要讓 Agent 去觸發 Lambda 幫你做事情，甚至是分析資料，需要使用 Bedrock 的 Mode ，所以第一步需要打開指定的 Model 權限。到 Bedrock 的 Console 按下 Modify model access ，即可選擇要使用的 Model 。

Step 2：設定 Bedrock Agent

接著就可以來設定 Agent。到 Agent 的頁面，按下 Create agent 就可以新增 Agent。

首先需要設定 Name ，並決定要不要讓這個 Agent 有跟其他 Agent 合作的能力。

新增完 Agent 之後，還不能使用，需要選擇要搭配的 Model ，而且這個 Model 是要在 Step 1 有開啟存取權限的。

這一步還有一個非常重要的地方， Instructions for the Agent 一定要填，沒有填會無法讓 Agent 的狀態變成 Prepared ，填的內容也會影響使用者說的內容會不會觸發後面設定的 Action 。

Step 3：在 Agent 設定 Action Group，並設定要觸發的 Lambda

這一步，就可以來新增一個 Action Group 。

設定 Agent group 的時候需要選擇 type ，要想一下是要使用 function 的方式觸發背後的 Lambda？還是要以 API 的形式觸發 Lambda？也要決定要使用既有的 Lambda，還是要新增一個 Lambda 。

如果 type 選擇使用 function ，接著就需要設定 Agent group function ，決定觸發 Lambda 的時候，要不要送 parameter 給 Lambda 。

Step 4：撰寫和部署程式碼到 Lambda

上一個步驟設定好了 Action 之後，就可以到對應的 Lambda 撰寫程式開發需要的功能，也就是查詢 DynamoDB 資料。

import json
import boto3
from decimal import Decimal
from datetime import datetime

class DecimalEncoder(json.JSONEncoder):
    """Helper class to convert Decimal objects to serializable types"""
    def default(self, obj):
        if isinstance(obj, Decimal):
            return float(obj)
        return super(DecimalEncoder, self).default(obj)

def lambda_handler(event, context):
    print(f"Received event: {json.dumps(event)}")
    
    try:
        # Initialize DynamoDB resource
        dynamodb = boto3.resource('dynamodb')
        table = dynamodb.Table('Articles')
        
        # Get optional parameters from event
        limit = event.get('parameters', {}).get('limit', None)
        status_filter = event.get('parameters', {}).get('status', None)
        
        print(f"Starting scan of Articles table with limit: {limit}, status filter: {status_filter}")
        
        # Set up scan parameters
        scan_kwargs = {}
        
        if limit:
            try:
                scan_kwargs['Limit'] = int(limit)
            except ValueError:
                scan_kwargs['Limit'] = 100  # Default fallback
        
        # Add filter if status is specified
        if status_filter:
            from boto3.dynamodb.conditions import Attr
            scan_kwargs['FilterExpression'] = Attr('status').eq(status_filter)
        
        # Perform the scan
        response = table.scan(**scan_kwargs)
        items = response['Items']
        
        # Handle pagination for complete data retrieval (up to a reasonable limit)
        total_scanned = len(items)
        max_items = 1000  # Prevent infinite loops and timeouts
        
        while 'LastEvaluatedKey' in response and total_scanned < max_items:
            print(f"Found {total_scanned} items so far, continuing scan...")
            scan_kwargs['ExclusiveStartKey'] = response['LastEvaluatedKey']
            response = table.scan(**scan_kwargs)
            new_items = response['Items']
            items.extend(new_items)
            total_scanned += len(new_items)
        
        print(f"Total items retrieved: {len(items)}")
        
        # Prepare the response data
        result_data = {
            'success': True,
            'total_count': len(items),
            'articles': items,
            'scan_info': {
                'table_name': 'Articles',
                'timestamp': datetime.utcnow().isoformat() + 'Z',
                'has_more_data': 'LastEvaluatedKey' in response,
                'applied_filters': {
                    'status': status_filter,
                    'limit': limit
                }
            }
        }
        
        # Log sample data for debugging
        if items:
            print(f"Sample article: {json.dumps(items[0], cls=DecimalEncoder)}")
        
        # Return in Bedrock Agent format
        return {
            'messageVersion': '1.0',
            'response': {
                'actionGroup': event.get('actionGroup', ''),
                'function': event.get('function', 'get_all_articles'),
                'functionResponse': {
                    'responseBody': {
                        'TEXT': {
                            'body': json.dumps(result_data, cls=DecimalEncoder, ensure_ascii=False, indent=2)
                        }
                    }
                }
            }
        }
        
    except Exception as e:
        print(f'Error scanning Articles table: {str(e)}')
        
        error_data = {
            'success': False,
            'error': str(e),
            'error_type': type(e).__name__,
            'message': 'Failed to retrieve articles from DynamoDB table',
            'timestamp': datetime.utcnow().isoformat() + 'Z'
        }
        
        return {
            'messageVersion': '1.0',
            'response': {
                'actionGroup': event.get('actionGroup', ''),
                'function': event.get('function', 'get_all_articles'),
                'functionResponse': {
                    'responseBody': {
                        'TEXT': {
                            'body': json.dumps(error_data, ensure_ascii=False, indent=2)
                        }
                    }
                }
            }
        }

這邊要注意的是， Lambda 需要回傳對的格式，不然 Agent 會無法分析結果。

{
  'messageVersion': '1.0',
    'response': {
      'actionGroup': event.get('actionGroup', ''),
      'function': event.get('function', 'get_all_articles'),
        'functionResponse': {
          'responseBody': {
            'TEXT': {
              'body': json.dumps(result_data, cls=DecimalEncoder, ensure_ascii=False, indent=2)
            }
          }
        }
    }
}