官方來源· AWS Artificial Intelligence· AI· 發布於 2026年9月29日

AWS 示範以 OpenCode 串接 Amazon Bedrock 開放權重模型打造程式代理

AWS 發布技術指南,說明如何將開源終端機程式代理 OpenCode 與 Amazon Bedrock 的開放權重模型搭配使用。指南示範多模型工作流程,並列出 Kimi K3、GPT-OSS 120B 與 Nemotron 3 Super 120B 作為實例。

AWS 示範以 OpenCode 串接 Amazon Bedrock 開放權重模型打造程式代理

完整報導

AWS 於 2026 年 9 月 23 日發布技術指南,介紹如何將開源終端機程式代理 OpenCode 與 Amazon Bedrock 上的開放權重模型搭配。這篇文章是設定與工作流程教學,重點在於讓開發者依不同工作選擇模型,而非宣布一項新的 Bedrock 服務。AWS 今年 6 月曾介紹 Bedrock 主控台如何選用 OpenCode 等程式代理並將請求導向 Bedrock;新指南則進一步聚焦 OpenCode 與開放權重模型的實際搭配方式。

AWS 將 OpenCode 描述為以 Go 建置的終端機原生代理,可讀寫檔案、執行 shell 指令,並透過 Language Server Protocol 診斷理解專案。AWS 表示,OpenCode 支援超過 75 個模型供應商,包括 Amazon Bedrock;在這套架構中,代理程式於本機執行,推論則在使用者的 AWS 帳戶內進行。AWS 並稱此方式不需管理底層基礎設施、沒有按席位收費,並以按用量付費作為使用模式。

指南以 Moonshot AI Kimi K3、OpenAI GPT-OSS 120B 與 NVIDIA Nemotron 3 Super 120B 示範多模型工作流程,說明如何依任務配置模型。AWS 也提到 Ethara.AI 已在正式環境中採用此架構,透過多代理協調支援 AI 工程與研究工作流程。對開發團隊而言,這套教學的實際看點,是如何在 Bedrock 的模型選擇與 OpenCode 的終端機工作流程之間建立連結;資料處理與費用特性則是 AWS 對該方案的描述。

為什麼值得注意

這篇文章將 Bedrock 的模型選擇能力放進具體的程式開發流程,提供想使用不同開放權重模型的團隊一種參考做法。尤其是 AWS 所描述的本機代理執行、帳戶內推論與按用量付費模式,讓讀者能據此評估它是否符合自身的工作流程與資料管理需求。

來源證據

先看主要證據,再查看佐證來源與來源脈絡。

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主要證據

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  • 官方AWS Artificial Intelligence文件原始來源

    Use open weight models as your AI coding agent with Amazon Bedrock

    Aris Tsakpinis

    “Pair OpenCode, an open-source terminal-native AI coding agent, with open weight models on Amazon Bedrock to get a secure, flexible, pay-per-use coding assistant. Learn how to configure multi-model workflows, match the right model to each task, and keep your data in your own AWS account with no infrastructure to manage.”

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