Amazon Bedrock

OpenClaw 可以透過 pi-ai 的 Bedrock Converse 串流提供者來使用 Amazon Bedrock 模型。Bedrock 驗證使用的是 AWS SDK 預設憑證鏈，而不是 API 金鑰。

屬性	數值
提供者	`amazon-bedrock`
API	`bedrock-converse-stream`
驗證	AWS 憑證 (環境變數、共享設定或實例角色)
區域	`AWS_REGION` 或 `AWS_DEFAULT_REGION` (預設值：`us-east-1`)

開始使用

選擇您偏好的驗證方法，並依照設定步驟進行。

最適用於： 開發機器、CI，或您直接管理 AWS 憑證的主機。

在 Gateway 主機上設定 AWS 憑證

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="..."

將 Bedrock 提供者和模型新增至您的設定檔

不需要 apiKey。請使用 auth: "aws-sdk" 設定提供者：

{
  models: {
    providers: {
      "amazon-bedrock": {
        baseUrl: "https://bedrock-runtime.us-east-1.amazonaws.com",
        api: "bedrock-converse-stream",
        auth: "aws-sdk",
        models: [
          {
            id: "us.anthropic.claude-opus-4-6-v1:0",
            name: "Claude Opus 4.6 (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/us.anthropic.claude-opus-4-6-v1:0" },
    },
  },
}

驗證模型是否可用
Terminal window
```
openclaw models list
```

最適用於： 附加了 IAM 角色的 EC2 執行個體，使用執行個體中繼資料服務進行驗證。

明確啟用探索

使用 IMDS 時，OpenClaw 無法僅透過環境標記偵測 AWS 驗證，因此您必須選擇加入：

openclaw config set plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.enabled true
openclaw config set plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.region us-east-1

選擇性地為自動模式新增環境標記
如果您還希望環境標記自動偵測路徑運作（例如，對於 openclaw status 介面）：
Terminal window
```
export AWS_PROFILE=default
export AWS_REGION=us-east-1
```
您不需要假的 API 金鑰。
驗證模型已探索到
Terminal window
```
openclaw models list
```

自動模型探索

OpenClaw 可以自動探索支援串流和 文字輸出 的 Bedrock 模型。探索使用 bedrock:ListFoundationModels 和 bedrock:ListInferenceProfiles，結果會被快取 (預設：1 小時)。

如何啟用隱含提供者：

如果 plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.enabled 為 true，即使沒有 AWS 環境標記，OpenClaw 也會嘗試進行探索。
如果 plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.enabled 未設定， OpenClaw 只有在看到下列其中一個 AWS 驗證標記時，才會自動新增隱含的 Bedrock 提供者： AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK、AWS_ACCESS_KEY_ID + AWS_SECRET_ACCESS_KEY 或 AWS_PROFILE。
實際的 Bedrock 執行時驗證路徑仍使用 AWS SDK 預設鏈，因此即使發現需要 enabled: true 才能選擇加入，共用設定、SSO 和 IMDS 執行個體角色驗證仍然可以運作。

探索組態選項

組態選項位於 plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery 之下：

{
  plugins: {
    entries: {
      "amazon-bedrock": {
        config: {
          discovery: {
            enabled: true,
            region: "us-east-1",
            providerFilter: ["anthropic", "amazon"],
            refreshInterval: 3600,
            defaultContextWindow: 32000,
            defaultMaxTokens: 4096,
          },
        },
      },
    },
  },
}

選項	預設值	描述
`enabled`	auto	在自動模式下，OpenClaw 僅在看到支援的 AWS 環境標記時才會啟用隱含的 Bedrock 提供者。設定 `true` 以強制探索。
`region`	`AWS_REGION` / `AWS_DEFAULT_REGION` / `us-east-1`	用於探索 API 呼叫的 AWS 區域。
`providerFilter`	(all)	符合 Bedrock 提供者名稱（例如 `anthropic`、`amazon`）。
`refreshInterval`	`3600`	快取持續時間（以秒為單位）。設定為 `0` 以停用快取。
`defaultContextWindow`	`32000`	用於已探索模型的內容視窗（如果您知道模型限制，則覆蓋此設定）。
`defaultMaxTokens`	`4096`	用於已探索模型的最大輸出 token（如果您知道模型限制，則覆蓋此設定）。

快速設定 (AWS 路徑)

此逐步解說會建立 IAM 角色、附加 Bedrock 權限、關聯執行個體設定檔，並在 EC2 主機上啟用 OpenClaw 探索。

# 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 explicitly
openclaw config set plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.enabled true
openclaw config set plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.region us-east-1

# 4. Optional: add an env marker if you want auto mode without explicit enable
echo 'export AWS_PROFILE=default' >> ~/.bashrc
echo 'export AWS_REGION=us-east-1' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

# 5. Verify models are discovered
openclaw models list

進階配置

推論設定檔

OpenClaw 會與基礎模型一起發現 區域和全域推論設定檔。當設定檔對應到已知的基礎模型時，該設定檔會繼承該模型的功能（上下文視窗、最大 token 數、推理、視覺），並且會自動注入正確的 Bedrock 請求區域。這意味著跨區域 Claude 設定檔無需手動覆寫提供者即可運作。

推論設定檔 ID 看起來像 us.anthropic.claude-opus-4-6-v1:0 (區域) 或 anthropic.claude-opus-4-6-v1:0 (全域)。如果支援模型已經在發現結果中，該設定檔會繼承其完整功能集；否則會套用安全的預設值。

不需要額外的組態。只要啟用了發現功能並且 IAM 主體具有 bedrock:ListInferenceProfiles，設定檔就會與基礎模型一起出現在 openclaw models list 中。

服務層級

部分 Bedrock 模型支援 service_tier 參數以針對成本或延遲進行最佳化。可用的層級如下：

層級	描述
`default`	標準 Bedrock 層級
`flex`	針對可容忍較高延遲的工作負載提供折扣處理
`priority`	針對對延遲敏感的工作負載提供優先處理
`reserved`	針對穩定狀態工作負載的保留容量

透過 agents.defaults.params 為 Bedrock 模型請求設定 serviceTier (或 service_tier)，或在 `agents.defaults.models[”

“].params` 中針對各個模型進行設定：

```json5
{
  agents: {
    defaults: {
      params: {
        serviceTier: "flex", // applies to all models
      },
      models: {
        "amazon-bedrock/mistral.mistral-large-3-675b-instruct": {
          params: {
            serviceTier: "priority", // per-model override
          },
        },
      },
    },
  },
}
```

有效的數值包括 `default`、`flex`、`priority` 和 `reserved`。並非所有
模型都支援所有層級 — 如果請求了不支援的層級，Bedrock 將
會傳回驗證錯誤。注意：錯誤訊息多少有些誤導性；
它可能會顯示「提供的模型識別碼無效」，而不是指出
不支援的服務層級。如果您看到此錯誤，請檢查模型
是否支援所請求的層級。

Claude Opus 4.7 溫度

Bedrock 會拒絕 Claude Opus 4.7 的 temperature 參數。對於任何 Opus 4.7 Bedrock 引用，OpenClaw 會自動省略 temperature，包括：基礎模型 ID、命名推斷設定檔、透過 bedrock:GetInferenceProfile 解析為 Opus 4.7 的應用程式推斷設定檔，以及帶有可選區域前綴（us.、eu.、ap.、apac.、au.、jp.、global.）的點狀 opus-4.7 變體。不需要任何配置選項，此省略操作同時適用於請求選項物件和 inferenceConfig payload 欄位。

防護機制

您可以透過在 amazon-bedrock 外掛程式設定中新增 guardrail 物件，將 Amazon Bedrock Guardrails 套用至所有 Bedrock 模型呼叫。防護機制讓您可以強制執行內容過濾、主題拒絕、詞彙過濾、敏感資訊過濾和情境基礎檢查。

{
  plugins: {
    entries: {
      "amazon-bedrock": {
        config: {
          guardrail: {
            guardrailIdentifier: "abc123", // guardrail ID or full ARN
            guardrailVersion: "1", // version number or "DRAFT"
            streamProcessingMode: "sync", // optional: "sync" or "async"
            trace: "enabled", // optional: "enabled", "disabled", or "enabled_full"
          },
        },
      },
    },
  },
}

選項	必要	說明
`guardrailIdentifier`	是	防護機制 ID (例如 `abc123`) 或完整 ARN (例如 `arn:aws:bedrock:us-east-1:123456789012:guardrail/abc123`)。
`guardrailVersion`	是	已發布的版本號碼，或針對工作草稿使用 `"DRAFT"`。
`streamProcessingMode`	否	串流期間的防護機制評估使用 `"sync"` 或 `"async"`。如果省略，Bedrock 將使用其預設值。
`trace`	否	除錯時使用 `"enabled"` 或 `"enabled_full"`；正式環境請省略或設為 `"disabled"`。

用於記憶體搜尋的嵌入

Bedrock 也可以充當記憶體搜尋的嵌入提供商。這是與推理提供商分開配置的 —— 將 agents.defaults.memorySearch.provider 設定為 "bedrock"：

{
  agents: {
    defaults: {
      memorySearch: {
        provider: "bedrock",
        model: "amazon.titan-embed-text-v2:0", // default
      },
    },
  },
}

Bedrock 嵌入使用與推理相同的 AWS SDK 憑證鏈（實例角色、SSO、存取金鑰、共享設定和 Web 身分）。不需要 API 金鑰。當 provider 為 "auto" 時，如果該憑證鏈成功解析，則會自動偵測 Bedrock。

支援的嵌入模型包括 Amazon Titan Embed (v1, v2)、Amazon Nova Embed、Cohere Embed (v3, v4) 和 TwelveLabs Marengo。請參閱記憶體組態參考 — Bedrock 以取得完整模型清單和維度選項。

注意事項與警告

Bedrock 需要在您的 AWS 帳戶/區域中啟用 模型存取權。
自動探索需要 bedrock:ListFoundationModels 和 bedrock:ListInferenceProfiles 權限。
如果您依賴自動模式，請在閘道主機上設定其中一個支援的 AWS 認證環境標記。如果您偏好不帶環境標記的 IMDS/共享設定認證，請設定 plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.enabled: true。
OpenClaw 依此順序顯示憑證來源：AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK，然後是 AWS_ACCESS_KEY_ID + AWS_SECRET_ACCESS_KEY，然後是 AWS_PROFILE，接著是預設的 AWS SDK 鏈。
推理支援取決於模型；請查看 Bedrock 模型卡片以了解目前功能。
如果您偏好受管理的金鑰流程，您也可以在 Bedrock 前放置一個 OpenAI 相容的代理，並將其設定為 OpenAI 提供商。