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AWS 释出 AgentCore 混合模型多智能体指南
AWS 官方博客发布了一篇实操教程，演示如何把 **SageMaker AI 上的自部署模型**和 **Bedrock 上的托管模型**塞进同一个 **AgentCore runtime** 多智能体系统：orchestrator 跑 Claude Haiku 4.
5,预算 agent 跑 Claude Sonnet 4.6,金融分析 agent 跑 SageMaker AI 上自部署的 Qwen 3.5 9B（vLLM 容器、单卡 L40S）。
💡 为什么值得看官方教你用 Bedrock 管 Claude、SageMaker 跑 Qwen,还给出 token 级可观测性的实操补丁，是混合厂商 agent 架构的一手样板。
查证
来源档案
AWS Machine Learning Blog
AWS 官方技术博客，一线工程师写的实操教程（含代码、部署步骤、trace 输出）。
官方一手源，技术细节可信度高；属厂商立场，展示自家 Bedrock + SageMaker 组合的集成能力，不涉及第三方利益的争议性断言。
延伸阅读
把自部署开源模型(Qwen)与托管闭源模型(Claude)混在同一个 agent 系统里跑，是很多企业降本+数据驻留+模型灵活性的现实诉求；文章给出的鉴权、部署、可观测性三块补丁是直接可复用的工程样板。
手动 gen_ai.chat span + accumulated_usage 提取 + include_usage 开关，这三处是 Strands/AgentCore 组合下 token 级监控容易踩的坑，做 agent 成本核算的同学可以直接用。