Amazon Bedrock AgentCore可以让编程Agent在隔离会话中运行Vite网站，开发者一边下达修改指令，一边通过认证端点实时查看热更新结果，减少反复部署等待。
整体架构怎么工作
每个Agent会话运行在隔离microVM中。Agent监听8080端口并使用文件读取、写入和编辑工具；Vite开发服务器监听8090端口并通过WebSocket推送热更新；本地预览程序负责签名请求，把允许的HTTP和WebSocket流量转发到会话。
发送提示时，PreviewApp调用InvokeAgentRuntime，运行时把请求送到Agent。Agent调用模型决定修改内容，保存文件后Vite立即更新浏览器。8080并不暴露在Session端点允许列表中，Agent调用走专用API通道。
搭建前需要什么
需要支持Session端点的AWS区域、创建IAM角色和运行时的权限、Python 3.10以上、对应版本的bedrock-agentcore与boto3、Git和Jupyter环境，还要开通目标模型。版本和区域必须按官方文档核对，避免代码正确但服务不可用。
先用示例项目验证调用链，再接真实仓库。真实项目要把启动命令、依赖安装、健康检查和允许端口写入配置，不允许Agent随意开放新端口。
权限与隔离重点
端点会校验请求签名和allowedPorts，只有明确允许的端口可访问。IAM策略限制到具体运行时和默认端点；文件工具只能操作工作目录；生产密钥不进入预览环境。所有外网访问设置白名单并记录。
预览页面不能直接等同生产部署。开发服务器常包含调试信息和宽松配置，只用于审查。正式发布仍需经过构建、测试、安全扫描和独立部署流程，参考长程编程Agent验收指南执行。
怎样验收Agent产物
先检查视觉效果和交互，再检查代码差异、控制台错误、移动端、无障碍和性能。每次提示尽量只改一个目标，避免Agent同时重构大量文件。失败时恢复干净快照，不要在错误状态继续叠加修改。
记录从提示到可用结果的时间、一次通过率、人工修复行数和会话成本。只有实时预览减少了总交付时间，而不是让开发者花更多时间盯着生成过程，才算真正提升效率。
落地结论
真正可用的AI系统必须同时满足任务有效、数据可控、成本可解释和失败可回退。建议先用真实且脱敏的小样本建立基线，再逐步开放工具与自动化权限；任何涉及生产修改、外部发送、医疗科研结论或资金的动作，都应保留人工审批和完整审计。
资料来源：AWS：Preview web apps live with AgentCore runtime。本文依据公开资料重新整理，并结合工程实践给出操作建议；厂商公布的性能和案例数据不等同于独立第三方验证。
