--- tags: [wechat, article, claude, openai] title: "AI Agent 的迁移与现代化 — 使用 Amazon Bedrock AgentCore 将 OpenClaw 从单机改造为多租户 Serverless 架构 第六篇" url: https://aws.amazon.com/cn/blogs/china/using-amazon-bedrock-agentcore-openclaw-multi-6/ source: rss feed_name: AWS China ML sha256: c6de759dcfebd3a63681a83e695d58c89e964f11e1a4abc2678a4e5256e9d83e ---
摘要:基于 AWS 示例项目,展示如何将 OpenClaw 迁移为基于 Amazon Bedrock AgentCore 的多租户 Serverless 架构。全系列 6 篇,涵盖 Replatform 与 Refactor 两种策略。本篇为第六篇:清理资源与总结展望,删除部署资源、迁移前后对比回顾,以及进一步探索方向。
部署完成后,建议删除所有资源避免持续产生费用。
第一步:删除 AgentCore Runtime
为什么做这一步:先删 Runtime,否则 CDK 删除 AgentCore Stack 时会因为依赖关系失败。
第二步:删除 CDK Stack
为什么做这一步:一次性删除所有 8 个 CDK Stack。会提示确认,输入 y。
部分资源设置了 RETAIN 保留策略(比如 S3 桶、KMS 密钥、DynamoDB 表),为了防止误删数据。删除 Stack 后这些资源会保留下来,需要手动在控制台删除。
第三步:手动删除保留资源
到对应控制台删除:
openclaw-user-files--(先清空再删桶)openclaw-identity、TokenUsageTable(或对应的生成名)openclaw/secrets 别名(注意 KMS 密钥需要排队 7-30 天才真正删除)openclaw_agent 镜像仓库openclaw/* 下的所有 Secret/openclaw/* 和 /aws/bedrock/* 等回顾整个过程,我们完成了一次典型的 Replatform + Refactor 混合迁移:把 OpenClaw 从一台 VPS 上的单进程应用,改造为基于 Amazon Bedrock AgentCore Runtime 的多租户 Serverless 架构。
迁移前后对比
| 维度 | 迁移前 | 迁移后 | 策略 |
|---|---|---|---|
| 运行环境 | VPS 上运行 openclaw gateway 单进程 |
AgentCore Runtime,Per-Session microVM(按会话微型虚拟机),按需启停 | Replatform |
| 用户隔离 | 所有用户共享进程和文件系统 | 每用户独立 microVM + STS scoped credentials(限制版临时凭证) | Refactor |
| 数据持久化 | 本地 ~/.openclaw/ 目录 |
Amazon S3 + Workspace Sync(工作区同步),按用户前缀隔离 | Refactor |
| 安全 | 应用层自行实现 | Amazon VPC + AWS KMS + Amazon Bedrock Guardrails + AWS STS + AWS Secrets Manager | Replatform |
| 监控 | 本地日志文件 | Amazon CloudWatch Dashboard + Alarm + AWS X-Ray + Token 统计 | Replatform |
| 扩缩容 | 手动扩容 | AgentCore 按会话自动扩缩 | Replatform |
这个项目展示了一种将开源 AI Agent 框架迁移到 AWS 托管服务的参考路径。核心思路是:能用托管服务直接替换的(运行环境、模型调用、安全、监控)走 Replatform,需要重新设计架构的(多租户隔离、数据持久化、消息路由)走 Refactor。这种混合策略在实际迁移中比较常见 — 在关键维度做针对性的改造,同时尽可能复用已有的应用逻辑。
进一步探索
| 方向 | 说明 |
|---|---|
| 接入更多 IM 渠道 | 项目预留了 Slack、Discord、WhatsApp 的 Secret 槽位。Router Lambda 已内置 Slack 的 HMAC 签名验证逻辑,配置 Bot Token 后即可启用 |
| 自定义 Guardrails 规则 | 修改 stacks/guardrails_stack.py 中的过滤规则,适配你的业务场景。比如添加行业特定的主题拒绝规则,或调整 PII 检测的动作(ANONYMIZE vs BLOCK) |
| 迁移已有工作区数据 | 如果你已经在使用 OpenClaw,可以将 ~/.openclaw/ 下的 Markdown 文件(MEMORY.md、USER.md 等)上传到 S3 用户桶对应的前缀下,实现数据迁移 |
| 多区域部署 | 本项目的 CDK 代码和部署脚本支持多区域部署。为每个区域创建独立的工作目录,设置不同的 TARGET_REGION,Dashboard 名称已加区域后缀避免冲突 |
| 成本优化 | 通过 cdk.json 调整 session_idle_timeout(缩短空闲超时减少 microVM 运行时间)、subagent_model_id(子代理用更便宜的模型)、daily_token_budget(设置更严格的预算告警) |
完成!
你已经完成了一次从单机到 Serverless 的 AI Agent 迁移和现代化改造。通过这次实操,你应该了解了:
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下一步行动:
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