[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"article-agent-plugins-1-0-0-ship-tool-packs-zh":3,"article-related-agent-plugins-1-0-0-ship-tool-packs-zh":29,"series-ai-agent-4ab8d4d0-3ebd-457d-87b7-c74c8420e59d":75},{"id":4,"slug":5,"title":6,"content":7,"summary":8,"source":9,"source_url":10,"author":11,"image_url":12,"cover_image":12,"category":13,"language":14,"translated_content":11,"related_article_id":15,"keywords":16,"key_takeaways":22,"views":26,"created_at":27,"published_at":28,"topic_cluster_id":11},"4ab8d4d0-3ebd-457d-87b7-c74c8420e59d","agent-plugins-1-0-0-ship-tool-packs-zh","Agent Plugins 讓工具包可交付","\u003Cp data-speakable=\"summary\">1 個文件夾就能把技能、MCP 配置和插件清單一起打包，直接交給別的智能體客戶端用。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我最近一直被一個很煩的事卡住：工具明明做出來了，交出去卻像散件。今天補 \u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Fopenai\">OpenAI\u003C\u002Fa> 這套格式，明天補一份 MCP，後天又要為 \u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Fcursor\">Cursor\u003C\u002Fa>、VS \u003Ca href=\"\u002Fnews\u002Fava-encoder-agent-native-video-representation-zh\">Code\u003C\u002Fa>、\u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Fgithub-copilot\">GitHub Copilot\u003C\u002Fa> 各寫一版說明。功能不是沒做，是交付方式太爛。你可以把它想成一個能跑的工具箱，但每次打開都要先找螺絲起子，誰都會煩。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我是在這篇 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fzhuanlan.zhihu.com\u002Fp\u002F2069889254105392703\">AI Weekly 8.3-8.9\u003C\u002Fa> 看到 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fopenai.com\u002F\">OpenAI\u003C\u002Fa> 8 月 7 日推出 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgoogle\u002Fagents-cli\">Agent Plugins 1.0.0\u003C\u002Fa> 的整理，還點名 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.microsoft.com\u002F\">Microsoft\u003C\u002Fa>、\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Faws.amazon.com\u002F\">AWS\u003C\u002Fa>、\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fcursor.com\u002F\">Cursor\u003C\u002Fa>、\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fvercel.com\u002F\">Vercel\u003C\u002Fa>、\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.google.com\u002F\">Google\u003C\u002Fa> 這批人一起進來。原文沒給瀏覽數或收藏數，我就不亂編。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>把插件當成一個可搬走的文件夾\u003C\u002Fh2>\u003Cblockquote>一個插件就是一個文件夾，裡面放 plugin.json、技能文件，還有 MCP 伺服器配置。\u003C\u002Fblockquote>\u003Cp>這句話我很買單，因為它直接把問題講死了：插件不是一堆散落的腳本，也不是 README 寫得很熱鬧的倉庫。它就是一個可搬運的交付單元。你拿走這個資料夾，理論上就該知道怎麼讀、怎麼啟、怎麼接。\u003C\u002Fp>\n\u003Cfigure class=\"my-6\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1786610017500-9l9a.png\" alt=\"Agent Plugins 讓工具包可交付\" class=\"rounded-xl w-full\" loading=\"lazy\" \u002F>\u003C\u002Ffigure>\n\u003Cp>翻譯一下就是，別再把「可用」和「可交付」混在一起。可用只代表你本機能跑；可交付代表別人拿到也能跑。這中間差的不是幾行代碼，是包裝方式。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我之前做過一個內部知識庫助手，功能其實不差，但每次給別的團隊，都要口頭補一輪：先裝什麼、環境變數放哪、哪個端口、哪個 client 才能接。最後大家都懶得碰。Agent Plugins 這個方向至少先把形狀定下來，讓「拿走就能跑」變成第一件事。\u003C\u002Fp>\u003Cp>實操上，我會先把每個插件的責任切小：一個資料夾只做一件事，比如查工單、整理會議、拉知識庫。目錄越乾淨，別的 client 越容易直接吃進去。你要的是穩定交付，不是把一個 repo 塞到爆。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>把插件目錄當發布單元，不要當雜物間。\u003C\u002Fli>\u003Cli>一個插件只對應一個明確場景。\u003C\u002Fli>\u003Cli>先讓別人讀懂，再談自動安裝。\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch2>plugin.json 是身份證，不是裝飾\u003C\u002Fh2>\u003Cp>這次最核心的文件是 \u003Ccode>plugin.json\u003C\u002Fcode>。我喜歡這種設計，因為它很直白：你想讓機器認識你，就先把身份講清楚。沒有清單，client 不知道你叫什麼、會做什麼、能不能信任你。\u003C\u002Fp>\u003Cp>也就是說，插件的名字、版本、入口、權限、依賴，最好都壓進這份機器可讀的清單。別把這些資訊丟在 README、腳本註解，甚至聊天記錄裡。人會忘，機器根本不會去翻。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我踩過最多的坑，就是作者以為「大家都懂」。結果換一個環境，路徑不對；換一個 client，認證欄位不對；換一個人接手，整包就卡死。清單文件的價值，就是把這些默認知識變成顯式規則。\u003C\u002Fp>\u003Cp>實操寫法很簡單：我會把清單拆成四塊，名稱、能力、入口、權限。名稱要穩定，能力要一句話講完，入口要能直接執行，權限要盡量小。別寫空話，別寫形容詞，別讓人看完還要猜。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>名稱要唯一，方便搜尋和引用。\u003C\u002Fli>\u003Cli>能力描述要短，最好能直接對應使用場景。\u003C\u002Fli>\u003Cli>入口要明確，命令、URL、MCP endpoint 擇一寫清。\u003C\u002Fli>\u003Cli>權限要最小化，能只讀就別寫入。\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch2>技能文件寫的是會什麼，不是怎麼吹\u003C\u002Fh2>\u003Cp>摘要裡提到插件包含「技能文件」，這點我覺得很重要。很多人一做智能體能力包，就開始寫介紹文案，像在賣 SaaS。問題是，模型不吃這套。模型要的是可執行的技能說明，不是漂亮話。\u003C\u002Fp>\n\u003Cfigure class=\"my-6\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1786610018446-e2rt.png\" alt=\"Agent Plugins 讓工具包可交付\" class=\"rounded-xl w-full\" loading=\"lazy\" \u002F>\u003C\u002Ffigure>\n\u003Cp>翻譯一下就是，技能文件要回答三件事：它能做什麼、什麼時候該叫它、叫完會得到什麼。它是給模型看的操作說明，不是給市場看的產品頁。寫得越像說明書，越有用；寫得越像廣告，越容易誤導。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我以前調過一個自動整理會議紀要的 agent，前期失敗率很高。後來我把技能描述改得很死：輸入是會議原文，輸出是三段式摘要，缺參會人就先回缺口，不准瞎補。就這樣一改，調用穩定很多。不是模型突然變聰明，是我終於把邊界寫清楚。\u003C\u002Fp>\u003Cp>實操上，我會要求每個技能文件固定有五段：用途、輸入、輸出、失敗條件、示例。尤其是示例，別省。模型會從示例裡學到調用節奏，工程師也能直接驗格式。你要的是可重用，不是看起來很完整。\u003C\u002Fp>\u003Cp>如果你要把插件交給別的團隊，技能文件其實比代碼更值錢。代碼能改，技能邊界寫錯了，整個包都會被誤用。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>MCP 配置直接打包，別讓人手工補洞\u003C\u002Fh2>\u003Cp>這次最實際的一點，是插件包裡直接帶 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fmodelcontextprotocol.io\u002F\">MCP\u003C\u002Fa> 伺服器配置。對我來說，這比「支援多少 client」更重要。因為只要接入方式一起打包，插件就不只是工具，而是一個完整的上下文服務入口。\u003C\u002Fp>\u003Cp>也就是說，你不是只發一個功能，你是在發「功能 + 接法」。client 不用猜你怎麼連，開發者也不用再手搓一次設定。這件事很瑣碎，但真的省命。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我踩過的坑幾乎都在這裡。工具本身沒問題，問題是每個環境都要重寫配置。今天本地能連，明天 CI 失敗，後天換 client 又要改 port、改認證、改路徑。最後大家直接放棄。MCP 配置如果能跟插件一起交付，至少能把這類重工砍掉一大截。\u003C\u002Fp>\u003Cp>實操上，我會把 MCP 配置當成預設接入層，而不是後補文件。把服務地址、認證方式、暴露能力寫進包裡，讓 client 能直接讀。再另外提供覆蓋項，給進階使用者改環境變數或本地配置。預設值要能跑，覆蓋項要能改，這才像能維護的包。\u003C\u002Fp>\u003Cul>\u003Cli>預設配置放包內，方便開箱即用。\u003C\u002Fli>\u003Cli>敏感資訊用外部注入，不要硬編碼。\u003C\u002Fli>\u003Cli>提供覆蓋項，別把使用者鎖死。\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch2>這次真正值錢的是多方一起對齊\u003C\u002Fh2>\u003Cp>這份整理裡最有意思的，不只是 OpenAI 發了標準，而是 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.microsoft.com\u002F\">Microsoft\u003C\u002Fa>、\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Faws.amazon.com\u002F\">AWS\u003C\u002Fa>、\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fcursor.com\u002F\">Cursor\u003C\u002Fa>、\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fvercel.com\u002F\">Vercel\u003C\u002Fa> 都被拉進同一套交付語言裡。再加上 Google 以 Core Maintainer 身份加入，還丟出 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgoogle\u002Fagents-cli\">Agents CLI\u003C\u002Fa> 和 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgoogle\u002Fdata-agent-kit\">Data Agent Kit\u003C\u002Fa>，這就不是單點產品更新了。\u003C\u002Fp>\u003Cp>翻譯一下就是，如果一個插件只能在單一 client 裡跑，它的價值會被鎖死。反過來，如果多個 client 都認同同一套打包方式，你的維護\u003Ca href=\"\u002Fnews\u002Fanthropic-riot-deal-ai-compute-billions-zh\">成本\u003C\u002Fa>就會掉下來。你不用每個平台重寫一次，只要把包做對。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我最在意的是 Google 的位置。它不是站旁邊喊加油，而是直接以 Core Maintainer 身份進來，還把生產工具一起補上。這代表標準化的不只是消費端，連產出端也在收斂。生產端一旦統一，工具鏈才真的會省事。\u003C\u002Fp>\u003Cp>實操上，我會先看自己的工具能不能塞進這套結構。就算不能完全照搬，也至少要保證包結構、清單、服務配置能被別的 client 理解。別把自己做成孤島，不然你永遠都在維護自己的私有協議。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>我會怎麼把它落地到專案\u003C\u002Fh2>\u003Cp>如果是我來做，我不會先急著補功能。我會先把插件目錄設計成最小可發布單元。意思是，這個資料夾一出來，就應該能被別人讀、改、跑。先把包裝做好，再談能力擴張。\u003C\u002Fp>\u003Cp>第一步，我會定義邊界，一個目錄只服務一個場景。第二步，我會寫清單文件，把名稱、版本、入口、權限寫死。第三步，我會把技能文件寫成機器友好的說明，帶輸入輸出示例。第四步，我會把 MCP 配置放進目錄，並提供環境覆蓋。最後才接 Cursor、\u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Fvs-code\">VS Code\u003C\u002Fa>、\u003Ca href=\"\u002Ftag\u002Fchatgpt\">ChatGPT\u003C\u002Fa> 這些 client。\u003C\u002Fp>\u003Cp>這個順序很重要，因為大多數失敗不是功能不夠，而是別人接不進來。你要先讓別人能接，再談別人願不願意用。順序錯了，後面全是返工。\u003C\u002Fp>\u003Cp>我也會給每個插件加一個最小自檢腳本。讀清單、檢查 MCP、跑一個 sample call，三步過一遍。別等使用者報錯才處理。只要你開始分發，\u003Ca href=\"\u002Fnews\u002Ftest-time-harnesses-weak-model-transfer-zh\">測試\u003C\u002Fa>就不是加分題，是基本功。\u003C\u002Fp>\u003Ch2>可抄的模板\u003C\u002Fh2>\u003Cpre>\u003Ccode>agent-plugin-name\u002F\n├── plugin.json\n├── skills\u002F\n│   ├── README.md\n│   └── summarize.md\n├── mcp\u002F\n│   └── server.json\n├── scripts\u002F\n│   └── self-check.sh\n└── examples\u002F\n    └── invoke.md\n\n# plugin.json\n{\n  \"name\": \"agent-plugin-name\",\n  \"version\": \"1.0.0\",\n  \"description\": \"One-line description of what this plugin does.\",\n  \"entry\": {\n    \"type\": \"mcp\",\n    \"config\": \"mcp\u002Fserver.json\"\n  },\n  \"skills\": [\n    {\n      \"id\": \"summarize\",\n      \"file\": \"skills\u002Fsummarize.md\",\n      \"purpose\": \"Turn raw input into a structured summary\"\n    }\n  ],\n  \"permissions\": {\n    \"network\": \"read-only\",\n    \"filesystem\": \"scoped\"\n  },\n  \"clients\": [\"VS Code\", \"Cursor\", \"GitHub Copilot\", \"ChatGPT\", \"Codex\", \"Kiro\"]\n}\n\n# skills\u002Fsummarize.md\n## Purpose\nSummarize input into a short, structured output.\n\n## Input\n- source_text: raw text\n- tone: concise | neutral | technical\n\n## Output\n- title\n- bullets\n- action_items\n\n## Failure conditions\n- Missing source_text\n- Input too large for configured context\n\n## Example\nInput: meeting notes\nOutput: 3 bullets + 2 action items\n\n# mcp\u002Fserver.json\n{\n  \"name\": \"agent-plugin-name-mcp\",\n  \"command\": \"node\",\n  \"args\": [\"dist\u002Fserver.js\"],\n  \"env\": {\n    \"PORT\": \"${PORT:-3000}\",\n    \"API_KEY\": \"${API_KEY}\"\n  }\n}\n\n# scripts\u002Fself-check.sh\n#!\u002Fusr\u002Fbin\u002Fenv bash\nset -euo pipefail\n\necho \"1) validate plugin.json\"\ncat plugin.json >\u002Fdev\u002Fnull\n\necho \"2) validate MCP config\"\ncat mcp\u002Fserver.json >\u002Fdev\u002Fnull\n\necho \"3) run a sample invocation\"\n.\u002Frun-sample.sh\n\necho \"OK\"\n\n# examples\u002Finvoke.md\n1. Install the plugin folder.\n2. Read plugin.json.\n3. Start the MCP server.\n4. Call the summarize skill with sample input.\n5. Verify the output matches the example.\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fpre>\u003Cp>這份模板不是官方原文，我是根據 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fzhuanlan.zhihu.com\u002Fp\u002F2069889254105392703\">原始整理\u003C\u002Fa>，再加上我自己的工程化拆法寫出來的。原始來源 URL 我放在這裡：\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fzhuanlan.zhihu.com\u002Fp\u002F2069889254105392703\">https:\u002F\u002Fzhuanlan.zhihu.com\u002Fp\u002F2069889254105392703\u003C\u002Fa>。我寫的是可直接拿去改的版本，不是逐字搬運。\u003C\u002Fp>","我把 Agent Plugins 1.0.0 拆成可直接複製的插件目錄模板，重點是清單、技能文件和 MCP 配置怎麼一起打包。","zhuanlan.zhihu.com","https:\u002F\u002Fzhuanlan.zhihu.com\u002Fp\u002F2069889254105392703",null,"https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1786610017500-9l9a.png","ai-agent","zh","10a73d21-d035-474d-9fd9-1a1dd5caa863",[17,18,19,20,21],"Agent Plugins","MCP","plugin.json","tool pack","AI agent",[23,24,25],"把插件當成可搬運的文件夾，交付單元先定義清楚。","plugin.json、技能文件、MCP 配置要一起打包。","先做最小可發布單元，再談跨 client 擴張。",1,"2026-08-13T08:33:09.887714+00:00","2026-08-13T08:33:09.846+00:00",{"tags":30,"relatedLang":34,"relatedPosts":38},[31,33],{"name":18,"slug":32},"mcp",{"name":21,"slug":13},{"id":15,"slug":35,"title":36,"language":37},"agent-plugins-100-turns-skills-into-folders-en","Agent Plugins 1.0.0 turns skills into folders","en",[39,45,51,57,63,69],{"id":40,"slug":41,"title":42,"cover_image":43,"image_url":43,"created_at":44,"category":13},"a0e300e6-7ef0-48b3-b855-24c522751e57","faitheyes-tool-faithful-vision-agents-zh","FaithEyes 把工具服從訓練出來","https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1786258991923-8v4x.png","2026-08-09T07:02:49.49712+00:00",{"id":46,"slug":47,"title":48,"cover_image":49,"image_url":49,"created_at":50,"category":13},"33768f76-82d4-4f81-9d82-cee7b22af7c5","qwen-3-8-max-cli-integration-protocol-migration-zh","Qwen 3.8 Max CLI 接入与协议迁移","https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1786255373107-rh9m.png","2026-08-09T06:02:30.328787+00:00",{"id":52,"slug":53,"title":54,"cover_image":55,"image_url":55,"created_at":56,"category":13},"10d812f4-bf80-40c4-9572-3f2346b1234d","fine-tune-small-llm-legal-labeling-zh","法律標註微調小型 LLM 產出","https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1786150968538-nycr.png","2026-08-08T01:02:26.754363+00:00",{"id":58,"slug":59,"title":60,"cover_image":61,"image_url":61,"created_at":62,"category":13},"f538fedf-8816-4bfd-8c25-ef97be9f9d5d","sala-duance-ai-shangxiawen-kuozhan-zhinan-zh","SALA端侧AI上下文扩展操作指南","https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1785765793001-wixs.png","2026-08-03T14:02:44.433703+00:00",{"id":64,"slug":65,"title":66,"cover_image":67,"image_url":67,"created_at":68,"category":13},"ac6e41ac-c8f1-4969-ab97-8662324881db","anthropic-breach-proves-ai-agents-need-hard-security-limits-zh","Anthropic 外洩證明 AI agents 必須先有硬性安全邊界","https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1785742392018-5clf.png","2026-08-03T07:32:41.851393+00:00",{"id":70,"slug":71,"title":72,"cover_image":73,"image_url":73,"created_at":74,"category":13},"fa4ebd4b-b8e5-46bf-bd94-6f6e9008ab56","genai-mil-war-prompt-report-template-zh","把恐怖提示詞改成週報","https:\u002F\u002Fxxdpdyhzhpamafnrdkyq.supabase.co\u002Fstorage\u002Fv1\u002Fobject\u002Fpublic\u002Fcovers\u002Finline-1785655978571-fadx.png","2026-08-02T07:32:38.01822+00:00",[76,81,86,91,96,101,106,111,116,121],{"id":77,"slug":78,"title":79,"created_at":80},"4ae1e197-1d3d-4233-8733-eafe9cb6438b","claude-now-uses-your-pc-to-finish-tasks-zh","Claude 開始幫你操作電腦","2026-03-26T07:20:48.457387+00:00",{"id":82,"slug":83,"title":84,"created_at":85},"5bede67f-e21c-413d-9ab8-54a3c3d26227","googles-2026-ai-agent-report-decoded-zh","Google 2026 AI Agent 報告解讀","2026-03-26T11:15:22.651956+00:00",{"id":87,"slug":88,"title":89,"created_at":90},"2987d097-563f-46c7-b76f-b558d8ef7c2b","kimi-k25-review-stronger-still-not-legend-zh","Kimi K2.5 評測：更強，但還不是神作","2026-03-27T07:15:55.277513+00:00",{"id":92,"slug":93,"title":94,"created_at":95},"95c9053b-e3f4-4cb5-aace-5c54f4c9e044","claude-code-controls-mac-desktop-zh","Claude Code 也能操控 Mac 了","2026-03-28T03:01:58.58121+00:00",{"id":97,"slug":98,"title":99,"created_at":100},"dc58e153-e3a8-4c06-9b96-1aa64eabbf5f","cloudflare-100x-faster-ai-agent-sandbox-zh","Cloudflare 的 AI 沙箱跑超快","2026-03-28T03:09:44.142236+00:00",{"id":102,"slug":103,"title":104,"created_at":105},"1c8afc56-253f-47a2-979f-1065ff072f2a","openai-backs-isara-agent-swarm-bet-zh","OpenAI 挺 Isara 的 agent swarm …","2026-03-28T03:15:27.513155+00:00",{"id":107,"slug":108,"title":109,"created_at":110},"7379b422-576e-45df-ad5a-d57a0d9dd467","openai-plan-automated-ai-researcher-zh","OpenAI 想做自動化 AI 研究員","2026-03-28T03:17:42.090548+00:00",{"id":112,"slug":113,"title":114,"created_at":115},"48c9889e-86df-450b-a356-e4a4b7c83c5b","harness-engineering-ai-agent-reliability-2026-zh","駕馭工程：從「馬具」到「作業系統」，AI Agent 可靠性的終極密碼","2026-03-31T06:42:53.556721+00:00",{"id":117,"slug":118,"title":119,"created_at":120},"96d8e8c8-1edd-475d-9145-b1e7a1b02b65","mcp-explained-from-prompts-to-production-zh","MCP 怎麼把提示詞變工作流","2026-04-01T09:24:39.321274+00:00",{"id":122,"slug":123,"title":124,"created_at":125},"f2ca7720-b471-4ce5-9336-2a9ac2a876fd","amazon-bedrock-agents-multi-agent-workflows-zh","Amazon Bedrock Agents 進入多代理工作流","2026-04-01T09:30:29.945429+00:00"]