Amazon Bedrock

openclaw 可以通过 pi‑ai 的 Bedrock Converse 流式提供程序使用 Amazon Bedrock 模型。Bedrock 认证使用 AWS SDK 默认凭证链，而不是 API 密钥。

pi‑ai 支持的功能

提供程序：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传输和文本输出的 Bedrock 模型。发现使用 bedrock:ListFoundationModels 并会被缓存（默认：1 小时）。

配置选项位于 models.bedrockDiscovery 下：

json5

{
  models: {
    bedrockDiscovery: {
      enabled: true,
      region: "us-east-1",
      providerFilter: ["anthropic", "amazon"],
      refreshInterval: 3600,
      defaultContextWindow: 32000,
      defaultMaxTokens: 4096
    }
  }
}

注意事项：

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 提供程序名称（例如 anthropic）。
refreshInterval 是秒数；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（如果您知道模型限制，可以覆盖）。

设置（手动）

确保 网关主机 上有可用的 AWS 凭证：

bash

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 密钥/承载令牌）：
export AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK="..."

将 Bedrock 提供程序和模型添加到您的配置中（不需要 apiKey）：

json5

{
  models: {
    providers: {
      "amazon-bedrock": {
        baseUrl: "https://bedrock-runtime.us-east-1.amazonaws.com",
        api: "bedrock-converse-stream",
        auth: "aws-sdk",
        models: [
          {
            id: "anthropic.claude-opus-4-5-20251101-v1:0",
            name: "Claude Opus 4.5 (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/anthropic.claude-opus-4-5-20251101-v1:0" }
    }
  }
}

EC2 实例角色

当 openclaw 运行在附加了 IAM 角色的 EC2 实例上时，AWS SDK 会自动使用实例元数据服务 (IMDS) 进行身份验证。然而，openclaw 的凭证检测目前只检查环境变量，而不检查 IMDS 凭证。

解决方法： 设置 AWS_PROFILE=default 以表示 AWS 凭证可用。实际的身份验证仍然通过 IMDS 使用实例角色。

bash

# 添加到 ~/.bashrc 或您的 shell 配置文件中
export AWS_PROFILE=default
export AWS_REGION=us-east-1

EC2 实例角色所需的 IAM 权限：

bedrock:InvokeModel
bedrock:InvokeModelWithResponseStream
bedrock:ListFoundationModels（用于自动发现）

或者附加托管策略 AmazonBedrockFullAccess。

快速设置：

bash

# 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. 附加到您的 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，启用发现功能
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. 验证模型是否被发现
openclaw models list

注意事项

Bedrock 需要在您的 AWS 账户/区域中启用模型访问权限。
自动发现需要 bedrock:ListFoundationModels 权限。
如果您使用配置文件，请在网关主机上设置 AWS_PROFILE。
openclaw 按以下顺序查找凭证源：AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK，然后是 AWS_ACCESS_KEY_ID + AWS_SECRET_ACCESS_KEY，接着是 AWS_PROFILE，最后是默认的 AWS SDK 链。
推理支持取决于模型；请查看 Bedrock 模型卡片了解当前功能。
如果您更喜欢托管密钥流程，也可以在 Bedrock 前面放置一个 OpenAI 兼容的代理，并将其配置为 OpenAI 提供程序。

Amazon Bedrock ​

pi‑ai 支持的功能 ​

自动模型发现 ​

设置（手动） ​

EC2 实例角色 ​

注意事项 ​

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自动模型发现

设置（手动）

EC2 实例角色

注意事项