通过 AWS Bedrock 使用 Claude 模型。这将提供针对 AWS 基础架构优化的原生 Claude 集成。

我们建议进行实验，以找到最适合您用例的模型。以下是一些通用建议：

  • anthropic.claude-3-5-sonnet-20241022-v2:0 模型适用于大多数用例，并支持图像输入。
  • anthropic.claude-3-5-haiku-20241022-v2:0 模型是他们最快的模型。

​
认证

设置您的 AWS_ACCESS_KEY_ID、AWS_SECRET_ACCESS_KEY 和 AWS_REGION 环境变量。

从此处获取您的密钥。

export AWS_ACCESS_KEY_ID=***
export AWS_SECRET_ACCESS_KEY=***
export AWS_REGION=***

​
示例

在您的 Agent 中使用 Claude：

from agno.agent import Agent
from agno.models.aws import Claude

agent = Agent(
    model=Claude(id="anthropic.claude-3-5-sonnet-20240620-v1:0"),
    markdown=True
)

# 在终端上打印响应
agent.print_response("讲一个两句话的恐怖故事。")
在此处查看更多示例。

​
参数

参数类型默认值描述
idstr"anthropic.claude-3-5-sonnet-20240620-v1:0"用于生成响应的特定模型 ID。
namestr"AwsBedrockAnthropicClaude"Claude 代理的名称标识符。
providerstr"AwsBedrock"模型提供商。
clientOptional[AnthropicBedrock]None用于向 Anthropic Bedrock 服务发出请求的客户端。
async_clientOptional[AsyncAnthropicBedrock]None用于向 Anthropic Bedrock 服务发出请求的异步客户端。
max_tokensint4096响应中要生成的最大 token 数。
temperatureOptional[float]"None"要使用的采样温度，介于 0 和 2 之间。0.8 这样的较高值会使输出更随机，而 0.2 这样的较低值会使输出更聚焦和确定性。
top_pOptional[float]"None"核心采样参数。模型会考虑具有 top_p 概率质量的 token 结果。
top_kOptional[int]"None"用于 top-k 过滤要保留的最高概率词汇 token 的数量。
stop_sequencesOptional[List[str]]"None"API 将停止生成更多 token 的序列列表。
request_paramsOptional[Dict[str, Any]]"None"请求的附加参数，以字典形式提供。
client_paramsOptional[Dict[str, Any]]"None"用于初始化 AwsBedrock 客户端的附加客户端参数，以字典形式提供。

Claude 是 AnthropicClaude 的一个子类，并可以访问相同的参数。