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原文中文，约13100字，阅读约需31分钟。
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内容提要
本文介绍如何利用Amazon Bedrock AgentCore Runtime和Strands Agents SDK，结合Amazon Redshift MCP Server，构建智能数据分析系统，实现自然语言查询到业务洞察的闭环，提升数据探索和分析的效率与灵活性。
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关键要点
- 在电商和游戏等数据密集型行业中，业务人员需要快速获取数据洞察以应对运营策略变化。
- 传统的数据查询方式依赖技术人员手动编写SQL查询，灵活性较差。
- 非技术人员希望通过自然语言完成数据库查询，提高数据获取效率。
- Amazon Bedrock AgentCore Runtime可安全、大规模地部署和运行AI智能体。
- Strands Agents SDK简化智能体开发，支持多种模型提供商和预构建工具。
- Amazon Redshift MCP Server提供全面的工具集，支持安全高效地操作Redshift资源。
- 本文通过模拟游戏用户数据演示如何构建智能数据分析系统。
- 核心文件包括主要Agent实现、部署脚本和测试客户端。
- 使用@app.entrypoint装饰器将Python函数转换为AgentCore Runtime可识别的入口点。
- 在Redshift MCP Server中配置集群区域和表权限以确保数据访问。
- 部署过程生成必要的配置文件并创建Docker镜像。
- 测试客户端代码通过正则解析输出内容并保存到文件中。
- 项目成功构建了基于Amazon Bedrock AgentCore Runtime的智能数据分析系统。
- 技术核心优势包括无服务器托管环境和智能化数据探索能力。
- 项目展示了从传统数据查询向AI驱动的业务洞察分析转变的技术路径。
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