Amazon Bedrock
Clawdbot 可以通过 pi‑ai 的 Bedrock Converse 流式传输服务提供商使用 Amazon Bedrock 模型。Bedrock 的身份验证使用 AWS SDK 默认凭证链，而不是 API 密钥。
pi‑ai 支持的功能
- 服务提供商：
amazon-bedrock - API：
bedrock-converse-stream - 身份验证：AWS 凭据（环境变量、共享配置或实例角色）
- 区域：
AWS_REGION或AWS_DEFAULT_REGION（默认：us-east-1）
自动模型发现
如果检测到 AWS 凭据，Clawdbot 可以自动发现支持 流式传输 和 文本输出 的 Bedrock 模型。发现过程使用 bedrock:ListFoundationModels 接口，并且结果会被缓存（默认：1 小时）。
配置选项位于 models.bedrockDiscovery 下：```json5
{
models: {
bedrockDiscovery: {
enabled: true,
region: “us-east-1”,
providerFilter: [“anthropic”, “amazon”],
refreshInterval: 3600,
defaultContextWindow: 32000,
defaultMaxTokens: 4096
}
}
}
说明：
- 当存在 AWS 凭据时，`enabled` 默认为 `true`。
- `region` 默认为 `AWS_REGION` 或 `AWS_DEFAULT_REGION`，然后是 `us-east-1`。
- `providerFilter` 匹配 Bedrock 提供商名称（例如 `anthropic`）。
- `refreshInterval` 是秒数；设置为 `0` 以禁用缓存。
- `defaultContextWindow`（默认：`32000`）和 `defaultMaxTokens`（默认：`4096`）用于发现的模型（如果你知道模型的限制，可以进行覆盖）。
## 设置（手动）
1）确保 AWS 凭据在 **网关主机** 上可用：```bash
export AWS_ACCESS_KEY_ID="AKIA..."
export AWS_SECRET_ACCESS_KEY="..."
export AWS_REGION="us-east-1"
# Optional:
export AWS_SESSION_TOKEN="..."
export AWS_PROFILE="your-profile"
# Optional (Bedrock API key/bearer token):
export AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK="..."
2) 在您的配置中添加一个 Bedrock 提供商和模型（无需 apiKey）：```json5
{
models: {
providers: {
“amazon-bedrock”: {
baseUrl: “https://bedrock-runtime.us-east-1.amazonaws.com”,
api: “bedrock-converse-stream”,
auth: “aws-sdk”,
models: [
{
id: “anthropic.claude-opus-4-5-20251101-v1:0”,
name: “Claude Opus 4.5 (Bedrock)”,
reasoning: true,
input: [“text”, “image”],
cost: { input: 0, output: 0, cacheRead: 0, cacheWrite: 0 },
contextWindow: 200000,
maxTokens: 8192
}
]
}
}
},
agents: {
defaults: {
model: { primary: “amazon-bedrock/anthropic.claude-opus-4-5-20251101-v1:0” }
}
}
}
## EC2 实例角色
当在附加了 IAM 角色的 EC2 实例上运行 Clawdbot 时，AWS SDK 会自动使用实例元数据服务（IMDS）进行身份验证。
然而，目前 Clawdbot 的凭证检测功能仅检查环境变量，而不检查 IMDS 凭证。
**解决方法：** 设置 `AWS_PROFILE=default` 以表明 AWS 凭证可用。
实际的身份验证仍然通过 IMDS 使用实例角色进行。```bash
# Add to ~/.bashrc or your shell profile
export AWS_PROFILE=default
export AWS_REGION=us-east-1
EC2 实例角色所需的 IAM 权限:
bedrock:InvokeModelbedrock:InvokeModelWithResponseStreambedrock:ListFoundationModels（用于自动发现）
或者附加托管策略 AmazonBedrockFullAccess。
快速设置:```bash
1. Create IAM role and instance profile
aws iam create-role –role-name EC2-Bedrock-Access
–assume-role-policy-document ‘{
“Version”: “2012-10-17”,
“Statement”: [{
“Effect”: “Allow”,
“Principal”: {“Service”: “ec2.amazonaws.com”},
“Action”: “sts:AssumeRole”
}]
}’
aws iam attach-role-policy –role-name EC2-Bedrock-Access
–policy-arn arn:aws:iam::aws:policy/AmazonBedrockFullAccess
aws iam create-instance-profile –instance-profile-name EC2-Bedrock-Access
aws iam add-role-to-instance-profile
–instance-profile-name EC2-Bedrock-Access
–role-name EC2-Bedrock-Access
2. Attach to your EC2 instance
aws ec2 associate-iam-instance-profile
–instance-id i-xxxxx
–iam-instance-profile Name=EC2-Bedrock-Access
3. On the EC2 instance, enable discovery
clawdbot config set models.bedrockDiscovery.enabled true clawdbot config set models.bedrockDiscovery.region us-east-1
4. Set the workaround env vars
echo ‘export AWS_PROFILE=default’ » ~/.bashrc echo ‘export AWS_REGION=us-east-1’ » ~/.bashrc source ~/.bashrc
5. Verify models are discovered
clawdbot models list ```
注意事项
- Bedrock 需要在您的 AWS 账户/区域中启用模型访问权限。
- 自动发现需要
bedrock:ListFoundationModels权限。 - 如果您使用了配置文件，请在网关主机上设置
AWS_PROFILE。 - Clawdbot 按以下顺序暴露凭证来源：
AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK，然后是AWS_ACCESS_KEY_ID+AWS_SECRET_ACCESS_KEY，接着是AWS_PROFILE，最后是默认的 AWS SDK 链。 - 推理支持取决于所使用的模型；请查看 Bedrock 的模型卡片以了解当前的功能支持。
- 如果您更倾向于使用托管密钥流程，也可以在 Bedrock 前面放置一个兼容 OpenAI 的代理，并将其配置为 OpenAI 提供商。