Amazon Bedrock

OpenClaw 可透過 pi-ai 的 Bedrock Converse 串流供應商使用 Amazon Bedrock 模型。Bedrock 驗證採用 AWS SDK 預設憑證鏈，不需要 API 金鑰。

pi-ai 支援項目

供應商：amazon-bedrock
API：bedrock-converse-stream
驗證：AWS 憑證（環境變數、共用設定檔或執行個體角色）
區域：AWS_REGION 或 AWS_DEFAULT_REGION（預設：us-east-1）

自動模型探索

偵測到 AWS 憑證時，OpenClaw 會自動探索支援串流和文字輸出的 Bedrock 模型。探索使用 bedrock:ListFoundationModels，並快取結果（預設：1 小時）。

設定選項位於 models.bedrockDiscovery：

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

注意事項：

enabled 在偵測到 AWS 憑證時預設為 true。
region 預設使用 AWS_REGION 或 AWS_DEFAULT_REGION，再來是 us-east-1。
providerFilter 比對 Bedrock 供應商名稱（例如 anthropic）。
refreshInterval 以秒為單位；設為 0 可停用快取。
defaultContextWindow（預設：32000）和 defaultMaxTokens（預設：4096）用於已探索的模型（如果你知道模型限制，可以覆寫）。

新手引導

確保 AWS 憑證在閘道主機上可用：

export AWS_ACCESS_KEY_ID="AKIA..."
export AWS_SECRET_ACCESS_KEY="..."
export AWS_REGION="us-east-1"
# 選用：
export AWS_SESSION_TOKEN="..."
export AWS_PROFILE="your-profile"
# 選用（Bedrock API 金鑰/Bearer token）：
export AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK="..."

在設定中加入 Bedrock 供應商和模型（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 執行個體角色

在附加 IAM 角色的 EC2 執行個體上運行 OpenClaw 時，AWS SDK 會自動透過執行個體中繼資料服務（IMDS）進行驗證。但 OpenClaw 的憑證偵測目前只檢查環境變數，不檢查 IMDS 憑證。

替代方案： 設定 AWS_PROFILE=default 來標示 AWS 憑證可用。實際驗證仍透過 IMDS 使用執行個體角色。

# 加到 ~/.bashrc 或你的 shell 設定檔
export AWS_PROFILE=default
export AWS_REGION=us-east-1

EC2 執行個體角色需要的 IAM 權限：

bedrock:InvokeModel
bedrock:InvokeModelWithResponseStream
bedrock:ListFoundationModels（自動探索用）

或直接附加受管政策 AmazonBedrockFullAccess。

快速設定（AWS 路徑）

# 1. 建立 IAM 角色和執行個體設定檔
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 執行個體
aws ec2 associate-iam-instance-profile \
  --instance-id i-xxxxx \
  --iam-instance-profile Name=EC2-Bedrock-Access

# 3. 在 EC2 執行個體上啟用探索
openclaw config set models.bedrockDiscovery.enabled true
openclaw config set models.bedrockDiscovery.region us-east-1

# 4. 設定替代方案環境變數
echo 'export AWS_PROFILE=default' >> ~/.bashrc
echo 'export AWS_REGION=us-east-1' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

# 5. 驗證模型已被探索到
openclaw models list

注意事項

Bedrock 需要在你的 AWS 帳號/區域中啟用模型存取。
自動探索需要 bedrock:ListFoundationModels 權限。
如果使用設定檔（profile），請在閘道主機上設定 AWS_PROFILE。
OpenClaw 依以下順序偵測憑證來源：AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK、 AWS_ACCESS_KEY_ID + AWS_SECRET_ACCESS_KEY、AWS_PROFILE、最後是預設的 AWS SDK 鏈。
推理支援取決於模型本身；請查閱 Bedrock 模型卡片以了解目前的功能。
如果你偏好受管金鑰的方式，也可以在 Bedrock 前面放一個 OpenAI 相容的代理，然後將其設定為 OpenAI 供應商。