AWS最近发布了AWS代理插件，这是一个开源项目，为AI编码代理提供了专门的功能，帮助它们在AWS上构建、部署和运行应用程序。最初的“在AWS上部署”插件通过接收诸如“在AWS上部署”这样的自然语言指令，从而优化了部署流程，并能生成包含架构建议、成本估算以及基础设施即代码内容的完整部署方案。
目前，该插件支持Claude Code和Cursor，这得益于Cursor最近在市场上正式上线。AWS将代理插件视为一种最佳实践，能够帮助编码代理取得可靠的结果，同时避免让模型上下文变得过于复杂。开发者无需反复将AWS的指导信息粘贴到提示中，而是可以将这些指导信息编码成可复用、具有版本控制功能的组件，让编码代理在需要时自动使用这些功能。
AWS Agentic AI的人工智能产品负责人Marcelo S在LinkedIn文章中指出，这一功能的发布正是为了解决一个根本性的扩展难题：
“对于那些多年来一直致力于推动技术组织发展的人来说，编写代码与大规模部署代码之间的矛盾往往会导致开发效率的下降。”
此外，他还强调，利用模型上下文协议来弥合这一差距，能够确保我们的AI工具不仅仅只是生成文本，而是能够以精确且符合最佳实践的方式，在我们的技术生态系统中发挥作用。
AWS社区建设者Kento Ikeda在DEV.to上的博客文章中认为，代理插件所代表的不仅仅是自动化功能。他指出，其真正价值在于这些功能被集成到的层面——与仅优化命令执行的CLI自动化不同，代理插件通过明确定义AWS的部署流程（分析、推荐、估算、生成和部署），使设计过程本身变得更加系统化。他写道：
“CLI自动化提高了个人的效率，而代理插件则规范了整个设计流程。这使得这些插件对于实现组织知识的标准化以及复用性的设计模式来说，具有极高的价值。”
代理插件能够将多种类型的专业技能整合在一起。一个插件就可以包含代理功能（结构化的部署流程和最佳实践指南）、MCP服务器（用于连接外部服务和数据源）、自动化机制（用于监控开发者的操作行为）以及参考资料（文档和配置默认值）。例如，“在AWS上部署”插件就使用了三台AWS MCP服务器：AWS Knowledge用于提供文档和最佳实践信息，AWS Pricing用于生成实时成本估算结果，AWS IaC则用于提供CDK和CloudFormation相关的指导信息。该插件会执行一个包含五个步骤的工作流程：
- 首先，它会分析代码库，以确定所使用的框架、数据库以及相关依赖项。
- 其次，它会根据具体需求推荐最适合的AWS服务，并说明推荐理由。
- 第三，它会利用实时价格数据计算出预计的每月成本。
- 第四，它会生成用于构建基础设施的CDK或CloudFormation代码。
- 第五，在用户确认后，它才会完成部署工作。
AWS在一篇开发者工具相关博客文章中详细描述了这一工作流程。该插件使用了Express.js REST API与PostgreSQL进行交互，并提供了React前端界面。当用户输入“将这个Express应用部署到AWS上”时，插件会扫描代码库，推荐使用AWS App Runner作为后端服务、Amazon RDS PostgreSQL作为数据库，并使用CloudFront与S3来构建前端系统。随后，插件会提供成本估算结果，并生成包括Dockerfile及CI/CD配置文件在内的完整基础设施代码，最后完成部署。AWS表示，这一整个过程耗时不到10分钟，而手动配置则需要花费数小时的时间。
安装该插件需要使用Claude Code或Cursor工具，并确保已配置好相应的AWS CLI凭据。在Claude Code中，开发者可以通过/plugin marketplace add awslabs/agent-plugins命令添加该插件到市场列表中，然后通过/plugin install deploy-on-aws@awslabs-agent-plugins命令进行安装；而Cursor用户则可以直接从Curve Marketplace中下载该插件，或通过设置菜单手动进行安装。
AWS强调，这些插件只是辅助工具，并不能替代开发者的判断力。在发布该插件的同时，AWS也给出了明确的使用建议：在部署之前，务必仔细检查生成的各种代码，确保其符合安全、成本及可用性等方面的要求；在配置AWS凭据时，应遵循最小权限原则；此外，还需要对生成的基础设施代码进行安全扫描。
AWS计划在未来几周内为该插件库添加更多功能，以便支持其他AWS相关工作流程。