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 身份验证使用 AWS SDK 默认凭证链，而不是 API 密钥。

Property	Value
Provider	`amazon-bedrock`
API	`bedrock-converse-stream`
Auth	AWS 凭证（环境变量、共享配置或实例角色）
Region	`AWS_REGION` 或 `AWS_DEFAULT_REGION`（默认：`us-east-1`）

入门

选择你偏好的身份验证方式并按步骤完成设置。

Access keys / env vars
EC2 instance roles (IMDS)

最适合： 开发机、CI，或你直接管理 AWS 凭证的主机。

在网关主机上设置 AWS 凭证

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/持有者令牌）：
export AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK="..."

在你的配置中添加 Bedrock provider 和 model

不需要 apiKey。使用 auth: "aws-sdk" 配置 provider：

{
  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" },
    },
  },
}

验证模型是否可用

openclaw models list

使用 env-marker 身份验证（AWS_ACCESS_KEY_ID、AWS_PROFILE 或 AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK）时，OpenClaw 会自动启用隐式 Bedrock provider 进行模型发现，无需额外配置。

最适合： 绑定了 IAM 角色的 EC2 实例，使用实例元数据服务进行身份验证。

显式启用发现

使用 IMDS 时，OpenClaw 不能仅从 env marker 检测到 AWS 身份验证，因此你必须显式启用：

openclaw config set plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.enabled true
openclaw config set plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.region us-east-1

可选：添加 env marker 以启用自动模式

如果你还希望 env-marker 自动检测路径生效（例如用于 openclaw status 展示）：

export AWS_PROFILE=default
export AWS_REGION=us-east-1

你不需要伪造的 API 密钥。

验证模型是否已发现

openclaw models list

绑定到你的 EC2 实例的 IAM 角色必须具有以下权限：

bedrock:InvokeModel
bedrock:InvokeModelWithResponseStream
bedrock:ListFoundationModels（用于自动发现）
bedrock:ListInferenceProfiles（用于推理配置文件发现）

或者附加托管策略 AmazonBedrockFullAccess。

只有当你特别希望为自动模式或状态展示提供 env marker 时，才需要 AWS_PROFILE=default。实际的 Bedrock 运行时身份验证路径使用 AWS SDK 默认链，因此即使没有 env marker，IMDS 实例角色身份验证也能工作。

自动模型发现

OpenClaw 可以自动发现支持 流式输出 和 文本输出 的 Bedrock 模型。发现过程使用 bedrock:ListFoundationModels 和 bedrock:ListInferenceProfiles，结果会被缓存（默认：1 小时）。隐式 provider 的启用方式：

如果 plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.enabled 为 true，即使没有 AWS env marker，OpenClaw 也会尝试发现。
如果未设置 plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.enabled， OpenClaw 只会在检测到以下 AWS 身份验证标记之一时自动添加隐式 Bedrock provider： AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK、AWS_ACCESS_KEY_ID + AWS_SECRET_ACCESS_KEY，或 AWS_PROFILE。
实际的 Bedrock 运行时身份验证路径仍然使用 AWS SDK 默认链，因此即使发现过程需要通过 enabled: true 显式启用，共享配置、SSO 和 IMDS 实例角色身份验证也可以正常工作。

对于显式的 models.providers["amazon-bedrock"] 条目，OpenClaw 仍然可以从 AWS env marker（例如 AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK）提前解析 Bedrock env-marker 身份验证，而无需强制加载完整的运行时身份验证。实际的模型调用身份验证路径仍然使用 AWS SDK 默认链。

Discovery config options

配置选项位于 plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery 下：

{
  plugins: {
    entries: {
      "amazon-bedrock": {
        config: {
          discovery: {
            enabled: true,
            region: "us-east-1",
            providerFilter: ["anthropic", "amazon"],
            refreshInterval: 3600,
            defaultContextWindow: 32000,
            defaultMaxTokens: 4096,
          },
        },
      },
    },
  },
}

Option	Default	Description
`enabled`	auto	在自动模式下，OpenClaw 只有在检测到受支持的 AWS env marker 时才启用隐式 Bedrock provider。设置为 `true` 可强制发现。
`region`	`AWS_REGION` / `AWS_DEFAULT_REGION` / `us-east-1`	用于发现 API 调用的 AWS 区域。
`providerFilter`	(all)	匹配 Bedrock provider 名称（例如 `anthropic`、`amazon`）。
`refreshInterval`	`3600`	缓存持续时间（秒）。设为 `0` 可禁用缓存。
`defaultContextWindow`	`32000`	用于已发现模型的上下文窗口（如果你知道模型限制，可覆盖）。
`defaultMaxTokens`	`4096`	用于已发现模型的最大输出 tokens（如果你知道模型限制，可覆盖）。

快速设置（AWS 路径）

此流程会创建 IAM 角色、附加 Bedrock 权限、关联实例配置文件，并在 EC2 主机上启用 OpenClaw 发现功能。

# 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. 关联到你的 EC2 实例
aws ec2 associate-iam-instance-profile \
  --instance-id i-xxxxx \
  --iam-instance-profile Name=EC2-Bedrock-Access

# 3. 在 EC2 实例上显式启用发现
openclaw config set plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.enabled true
openclaw config set plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.region us-east-1

# 4. 可选：如果你希望在不显式启用的情况下使用自动模式，可添加 env marker
echo 'export AWS_PROFILE=default' >> ~/.bashrc
echo 'export AWS_REGION=us-east-1' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

# 5. 验证模型是否已发现
openclaw models list

高级配置

Inference profiles

OpenClaw 会与基础模型一起发现 区域和全局推理配置文件。当某个配置文件映射到已知的基础模型时，该配置文件会继承该模型的能力（上下文窗口、最大 tokens、推理、视觉），并且会自动注入正确的 Bedrock 请求区域。这意味着跨区域 Claude 配置文件无需手动覆盖 provider 即可工作。推理配置文件 ID 形式如 us.anthropic.claude-opus-4-6-v1:0（区域）或 anthropic.claude-opus-4-6-v1:0（全局）。如果底层模型已经出现在发现结果中，配置文件会继承其完整能力集；否则将应用安全默认值。无需额外配置。只要启用了发现，并且 IAM 主体具有 bedrock:ListInferenceProfiles，配置文件就会与基础模型一起出现在 openclaw models list 中。

Claude Opus 4.7 temperature

Bedrock 会拒绝 Claude Opus 4.7 的 temperature 参数。OpenClaw 会自动省略任何 Opus 4.7 Bedrock 引用的 temperature，包括基础模型 id、命名推理配置文件、其底层模型通过 bedrock:GetInferenceProfile 解析为 Opus 4.7 的应用推理配置文件，以及带可选区域前缀（us.、eu.、ap.、apac.、au.、jp.、global.）的带点形式 opus-4.7 变体。无需配置开关，该省略同时适用于请求 options 对象和 inferenceConfig 负载字段。

Guardrails

你可以通过在 amazon-bedrock 插件配置中添加一个 guardrail 对象，将 Amazon Bedrock Guardrails 应用于所有 Bedrock 模型调用。Guardrails 让你可以强制执行内容过滤、主题拒绝、词语过滤、敏感信息过滤和上下文约束检查。

{
  plugins: {
    entries: {
      "amazon-bedrock": {
        config: {
          guardrail: {
            guardrailIdentifier: "abc123", // guardrail ID 或完整 ARN
            guardrailVersion: "1", // 版本号或 "DRAFT"
            streamProcessingMode: "sync", // 可选："sync" 或 "async"
            trace: "enabled", // 可选："enabled"、"disabled" 或 "enabled_full"
          },
        },
      },
    },
  },
}

Option	Required	Description
`guardrailIdentifier`	Yes	Guardrail ID（例如 `abc123`）或完整 ARN（例如 `arn:aws:bedrock:us-east-1:123456789012:guardrail/abc123`）。
`guardrailVersion`	Yes	已发布版本号，或工作草稿使用 `"DRAFT"`。
`streamProcessingMode`	No	流式处理期间用于 guardrail 评估的 `"sync"` 或 `"async"`。如果省略，Bedrock 将使用默认值。
`trace`	No	用于调试的 `"enabled"` 或 `"enabled_full"`；生产环境中可省略或设为 `"disabled"`。

网关使用的 IAM 主体除了标准调用权限外，还必须具有 bedrock:ApplyGuardrail 权限。

Embeddings for memory search

Bedrock 也可以作为 memory search 的 embedding provider。这与 inference provider 是分开配置的——将 agents.defaults.memorySearch.provider 设置为 "bedrock"：

{
  agents: {
    defaults: {
      memorySearch: {
        provider: "bedrock",
        model: "amazon.titan-embed-text-v2:0", // 默认
      },
    },
  },
}

Bedrock embeddings 使用与推理相同的 AWS SDK 凭证链（实例角色、SSO、访问密钥、共享配置和 web identity）。不需要 API 密钥。当 provider 为 "auto" 时，如果该凭证链成功解析，Bedrock 会被自动检测到。支持的 embedding 模型包括 Amazon Titan Embed（v1、v2）、Amazon Nova Embed、Cohere Embed（v3、v4）以及 TwelveLabs Marengo。有关完整的模型列表和维度选项，请参见 Memory configuration reference — Bedrock。

Notes and caveats

Bedrock 需要在你的 AWS 账户/区域中启用 model access。
自动发现需要 bedrock:ListFoundationModels 和 bedrock:ListInferenceProfiles 权限。
如果你依赖自动模式，请在网关主机上设置一个受支持的 AWS 身份验证 env marker。若你更希望在没有 env marker 的情况下使用 IMDS/共享配置身份验证，请设置 plugins.entries.amazon-bedrock.config.discovery.enabled: true。
OpenClaw 会按以下顺序展示凭证来源：AWS_BEARER_TOKEN_BEDROCK，然后是 AWS_ACCESS_KEY_ID + AWS_SECRET_ACCESS_KEY，然后是 AWS_PROFILE，最后是默认 AWS SDK 链。
推理支持取决于模型；请查看 Bedrock 模型卡以了解当前能力。
如果你更偏好托管密钥流程，也可以在 Bedrock 前面放置一个兼容 OpenAI 的代理，并将其配置为 OpenAI provider。

Model selection

选择 provider、model 引用以及故障转移行为。

Memory search

用于 memory search 配置的 Bedrock embeddings。

Memory config reference

完整的 Bedrock embedding 模型列表和维度选项。

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常规故障排查和常见问题。

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