Tu agente en 5 minutos

Tienes un agente que ya funciona en tu portátil y quieres tenerlo corriendo en tu cuenta de AWS, aislado en un MicroVM y con su credencial del modelo fuera de su alcance. Esta página lo hace con una orden y sin cambiar su código. Los detalles de cada paso están en Despliega tu agente.

Qué necesitas

• Rayito configurado en tu cuenta, con la imagen rayito-base-caps publicada (rayito setup --caps-image).
• Una clave de API de Bedrock en la variable AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK (o la de tu proveedor: ANTHROPIC_API_KEY, OPENAI_API_KEY…).
• Un proyecto de agente con su fichero de bloqueo (uv.lock, requirements.txt o package-lock.json) y el id del modelo en el código. Sirve un grafo de LangGraph, un agente de Strands, de deepagents, del Vercel AI SDK, de Hermes o una app HTTP.

1. Mira qué detecta

rayito agent detect ./mi-agente

Lee los ficheros del proyecto, no ejecuta tu código ni llama a AWS. Si algo no es lo que esperabas, lo cambias con --framework, --entry o escribiendo la clave en un rayito-agent.toml (--write lo deja escrito para que lo edites).

2. Mira el plan y el coste

rayito agent deploy ./mi-agente --dry-run --max-sessions 2 --min-vms 1 --max-vms 2 --warm 1 --memory 4096

No crea nada. Te dice qué bucket, qué secreto y qué imagen base usaría, cuántos VMs tendrías y cuánto cuesta cada uno por hora.

3. Despliégalo

export AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK=...        # tu clave; se guarda en Secrets Manager y no se escribe en disco
rayito agent deploy ./mi-agente --create-secret

La primera vez construye la imagen del agente (unos minutos: instala el runtime y tus dependencias con sus versiones fijadas); las siguientes la reutilizan si no cambió nada. Al terminar imprime el nombre de la flota y deja el access token en .rayito/agent-token (modo 0600; no lo subas al repositorio).

4. Llámalo

CLIPythonTypeScript

rayito agent invoke mi-agente "¿Cuánto es 17 más 25?"

from pathlib import Path

from rayito import AgentFleet

fleet = AgentFleet.connect(
    "mi-agente", access_token=Path(".rayito/agent-token").read_text().strip()
)
reply = fleet.invoke("¿Cuánto es 17 más 25?")
print(reply.text)

import { readFileSync } from "node:fs";
import { AgentFleet } from "rayito";

const fleet = await AgentFleet.connect("mi-agente", {
  accessToken: readFileSync(".rayito/agent-token", "utf8").trim(),
});
const reply = await fleet.invoke("¿Cuánto es 17 más 25?");
console.log(reply.text);

5. Páralo

rayito agent stop mi-agente

Termina todos los VMs de la flota. Si no lo paras, vive como mucho 8 horas y cobra mientras esté en marcha; con --idle 300 se suspende solo cuando nadie lo usa y no cobra cómputo.

Siguiente

• Varias sesiones y varias VMs: más de una conversación a la vez, cola, plazas calientes y qué pasa si la app se cae.
• Despliega tu agente: el fichero de proyecto, los frameworks y cómo llega la credencial al modelo.
• Desplegar en AgentCore: el mismo proyecto en Amazon Bedrock AgentCore Runtime con --target agentcore, sin Docker local (la imagen se construye en CodeBuild).
• Desplegar con CDK: el agente como un constructo RayitoAgent en tu app de CDK, desplegado con cdk deploy.