Laboratório prático — AIP-C01 AWS Certified Generative AI Developer - Professional

Visão geral

Pré-requisitos

Passos

1. 1.Escolha nossa versão do Terraform e região AWS

   Abertura padrão. us-east-1 para a mais ampla disponibilidade de recursos do Bedrock + Agente Bedrock. A fixação da versão do provedor não é negociável: os recursos aws_bedrockagent_* exigem ~> 5.60 ou posterior.

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   terraform {
     required_version = ">= 1.5"
   
     required_providers {
       aws = {
         source  = "hashicorp/aws"
         version = "~> 5.60"
       }
       archive = {
         source  = "hashicorp/archive"
         version = "~> 2.4"
       }
     }
   }
   
   provider "aws" {
     region = "us-east-1"
   
     default_tags {
       tags = {
         Project   = "certlabpro-aip-c01"
         ManagedBy = "terraform"
       }
     }
   }
   
   data "aws_caller_identity" "current" {}
   data "aws_region" "current" {}

2. 2.Dê ao agente um bucket privado para quaisquer dados de referência que ele possa ler

   Provisiona:

   • Amazon S3

   A maioria dos Agentes Bedrock em produção acaba lendo algo do S3 — documentos de origem de bases de conhecimento, definições de ferramentas JSON, modelos de resposta. Provisionamos um bucket antecipadamente para não ter que configurar permissões posteriormente. A criptografia + os padrões de bloqueio de acesso público são o domínio Integração de Modelo de Fundação, Gerenciamento de Dados e Conformidade do AIP-C01 em ação.

   O exame AIP-C01 testa um padrão de conformidade específico em torno deste bucket: criptografia do lado do cliente com uma chave que a aplicação controla é a resposta correta quando a regulamentação diz "A AWS nunca deve ter os dados não criptografados". Para todo o resto, SSE-S3 (o que fazemos aqui) é suficiente.

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   resource "aws_s3_bucket" "agent_data" {
     bucket_prefix = "certlabpro-aip-c01-"
   }
   
   resource "aws_s3_bucket_public_access_block" "agent_data" {
     bucket = aws_s3_bucket.agent_data.id
   
     block_public_acls       = true
     block_public_policy     = true
     ignore_public_acls      = true
     restrict_public_buckets = true
   }
   
   resource "aws_s3_bucket_server_side_encryption_configuration" "agent_data" {
     bucket = aws_s3_bucket.agent_data.id
   
     rule {
       apply_server_side_encryption_by_default {
         sse_algorithm = "AES256"
       }
     }
   }

3. 3.Adicione um guardrail de nível de produção com filtros de conteúdo + PII + tópicos negados

   Provisiona:

   • Amazon Bedrock Guardrails

   O domínio Segurança, Proteção e Governança de IA do AIP-C01 (20% do exame) aprofunda-se muito mais do que a versão do AIF-C01. O exame testa a composição de guardrails em múltiplas camadas: filtros de conteúdo para categorias prejudiciais em alta intensidade, políticas de informações sensíveis para PII (com BLOCK em vez do estilo AIF ANONYMIZE — agentes de produção geralmente precisam de bloqueios rígidos) e políticas de tópicos para temas proibidos específicos da aplicação.

   Configuramos todos os três. O tópico negado "FinancialAdvice" na política é um guardrail de produção comum para chatbots não financeiros — até mesmo o Claude 3 pode ocasionalmente dar dicas de ações, a menos que você diga ao guardrail para bloquear o desvio de tópico. O AIP-C01 testa exatamente esse padrão de composição em questões de cenário onde o prompt é benigno, mas a resposta pode desviar da política.

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   resource "aws_bedrock_guardrail" "production" {
     name                      = "certlabpro-aip-c01-production"
     description               = "Production-grade safety rail for the AIP-C01 lab agent."
     blocked_input_messaging   = "I can't help with that request."
     blocked_outputs_messaging = "I can't share that response."
   
     content_policy_config {
       filters_config {
         input_strength  = "HIGH"
         output_strength = "HIGH"
         type            = "HATE"
       }
       filters_config {
         input_strength  = "HIGH"
         output_strength = "HIGH"
         type            = "VIOLENCE"
       }
       filters_config {
         input_strength  = "HIGH"
         output_strength = "HIGH"
         type            = "SEXUAL"
       }
       filters_config {
         input_strength  = "HIGH"
         output_strength = "HIGH"
         type            = "INSULTS"
       }
       filters_config {
         input_strength  = "HIGH"
         output_strength = "HIGH"
         type            = "MISCONDUCT"
       }
     }
   
     sensitive_information_policy_config {
       pii_entities_config {
         action = "BLOCK"
         type   = "EMAIL"
       }
       pii_entities_config {
         action = "BLOCK"
         type   = "PHONE"
       }
       pii_entities_config {
         action = "BLOCK"
         type   = "US_SOCIAL_SECURITY_NUMBER"
       }
       pii_entities_config {
         action = "BLOCK"
         type   = "CREDIT_DEBIT_CARD_NUMBER"
       }
     }
   
     topic_policy_config {
       topics_config {
         name       = "FinancialAdvice"
         definition = "Specific recommendations to buy, sell, or hold financial instruments."
         examples   = ["Should I buy NVDA?", "Is now a good time to sell my Bitcoin?"]
         type       = "DENY"
       }
     }
   }

4. 4.Crie o Agente Bedrock com um perfil IAM com escopo definido

   Provisiona:

   • Amazon Bedrock
   • AWS IAM

   O agente conecta um modelo de base, um prompt de sistema e (na Etapa 5) um ou mais grupos de ação que estendem suas capacidades. O perfil IAM que anexamos é o perfil de execução do agente — é o que o agente usa para invocar modelos, recuperar de bases de conhecimento e chamar Lambdas de grupos de ação. O domínio Implementação e Integração do AIP-C01 testa exatamente essa forma de perfil/confiança: bedrock.amazonaws.com como principal, permissões com escopo para bedrock:InvokeModel em ARNs de modelos específicos e lambda:InvokeFunction em ARNs de funções específicas.

   O campo instruction do agente é o prompt de sistema — curto, orientado à ação, nomeando o propósito do agente. As perguntas do AIP-C01 sobre engenharia de prompt no nível do agente testam exatamente isso: a instrução é a personalidade persistente; a mensagem do usuário muda a cada turno.

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   resource "aws_iam_role" "agent" {
     name = "certlabpro-aip-c01-agent"
   
     assume_role_policy = jsonencode({
       Version = "2012-10-17"
       Statement = [{
         Effect    = "Allow"
         Principal = { Service = "bedrock.amazonaws.com" }
         Action    = "sts:AssumeRole"
         Condition = {
           StringEquals = {
             "aws:SourceAccount" = data.aws_caller_identity.current.account_id
           }
         }
       }]
     })
   }
   
   resource "aws_iam_role_policy" "agent_invoke_model" {
     name = "invoke-foundation-model"
     role = aws_iam_role.agent.id
   
     policy = jsonencode({
       Version = "2012-10-17"
       Statement = [{
         Effect = "Allow"
         Action = ["bedrock:InvokeModel", "bedrock:InvokeModelWithResponseStream"]
         Resource = "arn:aws:bedrock:${data.aws_region.current.name}::foundation-model/anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0"
       }]
     })
   }
   
   resource "aws_bedrockagent_agent" "main" {
     agent_name                  = "certlabpro-aip-c01-agent"
     agent_resource_role_arn     = aws_iam_role.agent.arn
     foundation_model            = "anthropic.claude-3-haiku-20240307-v1:0"
     instruction                 = "You are a helpful assistant for the certlabpro AIP-C01 lab. Answer concisely. When the user asks about the current time, use the get_current_time tool."
     idle_session_ttl_in_seconds = 600
   
     # Attach the guardrail from Step 3. Bedrock evaluates inputs and outputs
     # against the guardrail policy on every model call.
     guardrail_configuration {
       guardrail_identifier = aws_bedrock_guardrail.production.guardrail_id
       guardrail_version    = aws_bedrock_guardrail.production.version
     }
   }

5. 5.Adicione um Grupo de Ação que permite ao agente invocar uma ferramenta Lambda

   Provisiona:

   • Amazon Bedrock
   • AWS Lambda
   • AWS IAM

   Grupos de Ação são como os Agentes Bedrock invocam seu código. O padrão: defina o esquema da API (o que a ferramenta aceita e retorna), aponte para uma Lambda que implementa as ações, e o Bedrock lida com o resto — quando o modelo decide que precisa da ferramenta, ele chama sua Lambda com argumentos estruturados e insere a resposta de volta na conversa.

   Definimos uma ação get_current_time mínima com o esquema OpenAPI 3.0 que o Bedrock espera. A implementação da Lambda é intencionalmente pequena — o que o exame testa é a forma da integração (Lambda que invoca funções + esquema OpenAPI + permissão de invocação do Bedrock), não a lógica interna da função.

   O recurso aws_lambda_permission é a pegadinha canônica do AIP-C01: sem ele, a invocação da Lambda pelo agente recebe AccessDenied, mesmo que todas as outras partes estejam corretamente conectadas. Agente Bedrock → Lambda é um padrão de invocação de serviço externo; a política de recurso da função precisa permitir bedrock.amazonaws.com explicitamente.

   Com os Grupos de Ação em vigor, a forma completa do agente está concluída: modelo + prompt de sistema + guardrail de segurança + extensibilidade de invocação de ferramentas, tudo sob uma identidade IAM com escopo definido. Cada padrão adicional do AIP-C01 (recuperação de Base de Conhecimento, agentes multi-ação, colaboração entre agentes via agentes supervisores) estende essa base.

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   # ── Lambda tool ───────────────────────────────────────────────
   data "archive_file" "tool" {
     type        = "zip"
     output_path = "${path.module}/build/tool.zip"
   
     source {
       filename = "index.py"
       content  = <<-EOT
         import json
         from datetime import datetime, timezone
         def handler(event, context):
           # Bedrock Agent passes the parsed args under `requestBody` / `parameters`.
           # For a simple no-arg tool, just return the current time.
           now_iso = datetime.now(timezone.utc).isoformat()
           return {
             "messageVersion": "1.0",
             "response": {
               "actionGroup": event.get("actionGroup", ""),
               "apiPath": event.get("apiPath", "/"),
               "httpMethod": event.get("httpMethod", "GET"),
               "httpStatusCode": 200,
               "responseBody": {"application/json": {"body": json.dumps({"current_time_utc": now_iso})}},
             },
           }
       EOT
     }
   }
   
   resource "aws_iam_role" "tool_lambda" {
     name = "certlabpro-aip-c01-tool"
   
     assume_role_policy = jsonencode({
       Version = "2012-10-17"
       Statement = [{
         Effect    = "Allow"
         Principal = { Service = "lambda.amazonaws.com" }
         Action    = "sts:AssumeRole"
       }]
     })
   }
   
   resource "aws_iam_role_policy_attachment" "tool_logs" {
     role       = aws_iam_role.tool_lambda.name
     policy_arn = "arn:aws:iam::aws:policy/service-role/AWSLambdaBasicExecutionRole"
   }
   
   resource "aws_lambda_function" "tool" {
     function_name    = "certlabpro-aip-c01-tool"
     role             = aws_iam_role.tool_lambda.arn
     runtime          = "python3.12"
     handler          = "index.handler"
     filename         = data.archive_file.tool.output_path
     source_code_hash = data.archive_file.tool.output_base64sha256
     timeout          = 10
   }
   
   resource "aws_lambda_permission" "agent_invoke_tool" {
     statement_id  = "AllowBedrockAgentInvoke"
     action        = "lambda:InvokeFunction"
     function_name = aws_lambda_function.tool.function_name
     principal     = "bedrock.amazonaws.com"
     source_arn    = aws_bedrockagent_agent.main.agent_arn
   }
   
   # Also let the agent invoke the lambda from its execution role.
   resource "aws_iam_role_policy" "agent_invoke_lambda" {
     name = "invoke-tool"
     role = aws_iam_role.agent.id
   
     policy = jsonencode({
       Version = "2012-10-17"
       Statement = [{
         Effect   = "Allow"
         Action   = "lambda:InvokeFunction"
         Resource = aws_lambda_function.tool.arn
       }]
     })
   }
   
   # ── Action Group ──────────────────────────────────────────────
   resource "aws_bedrockagent_agent_action_group" "time" {
     action_group_name          = "time-tools"
     agent_id                   = aws_bedrockagent_agent.main.agent_id
     agent_version              = "DRAFT"
     description                = "Time-related tool calls for the agent."
     skip_resource_in_use_check = false
   
     action_group_executor {
       lambda = aws_lambda_function.tool.arn
     }
   
     api_schema {
       payload = jsonencode({
         openapi = "3.0.0"
         info    = { title = "Time tools", version = "1.0.0" }
         paths = {
           "/get_current_time" = {
             get = {
               operationId = "get_current_time"
               description = "Returns the current UTC time as an ISO-8601 string."
               responses = {
                 "200" = {
                   description = "Current UTC time"
                   content = {
                     "application/json" = {
                       schema = {
                         type = "object"
                         properties = {
                           current_time_utc = { type = "string", format = "date-time" }
                         }
                       }
                     }
                   }
                 }
               }
             }
           }
         }
       })
     }
   }

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