Amazon Bedrock
OpenClaw 可以通过 pi-ai 的 Bedrock Converse 流式 provider 使用 Amazon Bedrock 模型。Bedrock 认证使用 AWS SDK 默认凭证链,而不是 API 密钥。
pi-ai 支持的内容
- Provider:
amazon-bedrock - API:
bedrock-converse-stream - 认证:AWS 凭证(环境变量、共享配置或实例角色)
- 区域:
AWS_REGION或AWS_DEFAULT_REGION(默认:us-east-1)
自动模型发现
如果检测到 AWS 凭证,OpenClaw 可以自动发现支持流式输出和文本输出的 Bedrock 模型。发现使用
bedrock:ListFoundationModels 并被缓存(默认:1 小时)。
配置选项位于 models.bedrockDiscovery 下:
{
models: {
bedrockDiscovery: {
enabled: true,
region: "us-east-1",
providerFilter: ["anthropic", "amazon"],
refreshInterval: 3600,
defaultContextWindow: 32000,
defaultMaxTokens: 4096,
},
},
}
注意:
- 当存在 AWS 凭证时,
enabled默认为true。 region默认为AWS_REGION或AWS_DEFAULT_REGION,然后是us-east-1。providerFilter匹配 Bedrock provider 名称(例如anthropic)。refreshInterval是秒;设置为0以禁用缓存。defaultContextWindow(默认:32000)和defaultMaxTokens(默认:4096)用于发现的模型(如果你知道你的模型限制,可以覆盖)。
入门配置
- 确保 gateway 主机上存在 AWS 凭证:
export AWS_ACCESS_KEY_ID="AKIA..."
export AWS_SECRET_ACCESS_KEY="..."
export AWS_REGION="us-east-1"
# 可选:
export AWS_SESSION_TOKEN="..."
export AWS_PROFILE="your-profile"
# 可选(Bedrock API key/bearer token):
export AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK="..."
- 将 Bedrock provider 和模型添加到你的配置(不需要
apiKey):
{
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" },
},
},
}
EC2 实例角色
当在附有 IAM 角色的 EC2 实例上运行 OpenClaw 时,AWS SDK 将自动使用实例元数据服务(IMDS)进行认证。 但是,OpenClaw 的凭证检测当前只检查环境变量,而不是 IMDS 凭证。
**解决方法:**设置 AWS_PROFILE=default 以表示 AWS 凭证可用。实际认证仍然通过 IMDS 使用实例角色。
# 添加到 ~/.bashrc 或你的 shell 配置
export AWS_PROFILE=default
export AWS_REGION=us-east-1
EC2 实例角色所需的 IAM 权限:
bedrock:InvokeModelbedrock:InvokeModelWithResponseStreambedrock:ListFoundationModels(用于自动发现)
或附加托管策略 AmazonBedrockFullAccess。
快速设置(AWS 路径)
# 1. 创建 IAM 角色和实例配置文件
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. 附加到你的 EC2 实例
aws ec2 associate-iam-instance-profile \
--instance-id i-xxxxx \
--iam-instance-profile Name=EC2-Bedrock-Access
# 3. 在 EC2 实例上,启用发现
openclaw config set models.bedrockDiscovery.enabled true
openclaw config set models.bedrockDiscovery.region us-east-1
# 4. 设置解决方法环境变量
echo 'export AWS_PROFILE=default' >> ~/.bashrc
echo 'export AWS_REGION=us-east-1' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
# 5. 验证模型被发现
openclaw models list
说明
- Bedrock 需要在你的 AWS 账户/区域中启用模型访问。
- 自动发现需要
bedrock:ListFoundationModels权限。 - 如果你使用 profiles,在 gateway 主机上设置
AWS_PROFILE。 - OpenClaw 按以下顺序显示凭证来源:
AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK, 然后是AWS_ACCESS_KEY_ID+AWS_SECRET_ACCESS_KEY,然后是AWS_PROFILE,然后是 默认 AWS SDK 链。 - 推理支持取决于模型;检查 Bedrock 模型卡以了解当前功能。
- 如果你更喜欢托管密钥流程,你也可以在 Bedrock 前放置一个 OpenAI 兼容 代理并将其配置为 OpenAI provider。