TypeScript Strands Agent

Tạo một TypeScript Strands Agent để xây dựng các AI agent với công cụ, và tùy chọn triển khai nó lên Amazon Bedrock AgentCore Runtime. Generator sử dụng tRPC qua WebSocket để tận dụng hỗ trợ streaming hai chiều của AgentCore cho giao tiếp thời gian thực, type-safe.

Strands là gì?

Strands là một framework nhẹ để xây dựng các AI agent. Các tính năng chính bao gồm:

• Nhẹ và có thể tùy chỉnh: Vòng lặp agent đơn giản không cản trở bạn
• Sẵn sàng cho production: Khả năng quan sát đầy đủ, tracing, và các tùy chọn triển khai cho quy mô lớn
• Không phụ thuộc vào model và provider: Hỗ trợ nhiều model khác nhau từ nhiều provider
• Công cụ do cộng đồng đóng góp: Bộ công cụ mạnh mẽ do cộng đồng đóng góp
• Hỗ trợ đa agent: Các kỹ thuật nâng cao như nhóm agent và agent tự động
• Chế độ tương tác linh hoạt: Hỗ trợ hội thoại, streaming, và non-streaming

Sử dụng

Tạo một Strands Agent

Bạn có thể tạo một TypeScript Strands Agent theo hai cách:

VSCode

1. Cài đặt Nx Console VSCode Plugin nếu bạn chưa cài đặt
2. Mở Nx Console trong VSCode
3. Nhấp Generate (UI) trong phần "Common Nx Commands"
4. Tìm kiếm @aws/nx-plugin - ts#strands-agent
5. Điền các tham số bắt buộc
6. Nhấp Generate

CLI

pnpm

pnpm nx g @aws/nx-plugin:ts#strands-agent

yarn

yarn nx g @aws/nx-plugin:ts#strands-agent

npm

npx nx g @aws/nx-plugin:ts#strands-agent

bun

bunx nx g @aws/nx-plugin:ts#strands-agent

Bạn cũng có thể thực hiện chạy thử để xem những tệp nào sẽ bị thay đổi

pnpm

pnpm nx g @aws/nx-plugin:ts#strands-agent --dry-run

yarn

yarn nx g @aws/nx-plugin:ts#strands-agent --dry-run

npm

npx nx g @aws/nx-plugin:ts#strands-agent --dry-run

bun

bunx nx g @aws/nx-plugin:ts#strands-agent --dry-run

Điều kiện tiên quyết dự án

Đầu tiên hãy sử dụng generator ts#project để tạo một dự án để thêm Strands Agent của bạn vào.

Tùy chọn

Tham số	Kiểu	Mặc định	Mô tả
project Bắt buộc	string	-	Dự án để thêm Strands Agent vào
computeType	string	BedrockAgentCoreRuntime	Loại compute để lưu trữ Strands Agent của bạn.
name	string	-	Tên của Strands Agent của bạn (mặc định: agent)
auth	string	IAM	Phương thức được sử dụng để xác thực với Strands Agent của bạn. Chọn giữa IAM (mặc định) hoặc Cognito.
iacProvider	string	Inherit	Nhà cung cấp IaC ưa thích. Mặc định được kế thừa từ lựa chọn ban đầu của bạn.

Đầu ra của Generator

Generator sẽ thêm các file sau vào dự án TypeScript hiện có của bạn:

• Thư mụcyour-project/

  • Thư mụcsrc/

    • Thư mụcagent/ (hoặc tên tùy chỉnh nếu được chỉ định)

      • index.ts Điểm vào cho Bedrock AgentCore Runtime
      • init.ts Khởi tạo tRPC
      • router.ts tRPC router với các agent procedure
      • agent.ts Định nghĩa agent chính với các công cụ mẫu
      • client.ts Client được cung cấp để gọi agent của bạn
      • agent-core-trpc-client.ts Client factory để kết nối với các agent trên AgentCore Runtime
      • Dockerfile Điểm vào để host agent của bạn (loại trừ khi computeType được đặt thành None)
  • package.json Được cập nhật với các dependency của Strands
  • project.json Được cập nhật với các target serve agent

Hạ tầng

Triển khai serverless

Nếu bạn chọn None cho computeType, generator sẽ không cung cấp bất kỳ infrastructure as code nào.

Vì generator này cung cấp infrastructure as code dựa trên iacProvider bạn đã chọn, nó sẽ tạo một dự án trong packages/common bao gồm các CDK constructs hoặc Terraform modules liên quan.

Dự án infrastructure as code chung được cấu trúc như sau:

CDK

• Thư mụcpackages/common/constructs

  • Thư mụcsrc

    • Thư mụcapp/ Constructs cho infrastructure cụ thể của một dự án/generator

      • …
    • Thư mụccore/ Constructs chung được tái sử dụng bởi các constructs trong app

      • …
    • index.ts Entry point xuất các constructs từ app
  • project.json Các build targets và cấu hình của dự án

Dự án được tạo

Dự án này được tạo bằng generator ts#project và do đó cấu hình các build targets giống nhau.

Terraform

• Thư mụcpackages/common/terraform

  • Thư mụcsrc

    • Thư mụcapp/ Terraform modules cho infrastructure cụ thể của một dự án/generator

      • …
    • Thư mụccore/ Modules chung được tái sử dụng bởi các modules trong app

      • …
  • project.json Các build targets và cấu hình của dự án

Dự án được tạo

Dự án này được tạo bằng generator terraform#project và do đó cấu hình các build targets giống nhau.

Để triển khai Strands Agent của bạn, các file sau được tạo ra:

CDK

• Thư mụcpackages/common/constructs/src

  • Thư mụcapp

    • Thư mụcagents

      • Thư mục<project-name>

        • <project-name>.ts CDK construct để triển khai agent của bạn
        • Dockerfile File docker passthrough được sử dụng bởi CDK construct

Terraform

• Thư mụcpackages/common/terraform/src

  • Thư mụcapp

    • Thư mụcagents

      • Thư mục<project-name>

        • <project-name>.tf Module để triển khai agent của bạn
  • Thư mụccore

    • Thư mụcagent-core

      • runtime.tf Module chung để triển khai lên Bedrock AgentCore Runtime

Làm việc với Strands Agent của bạn

tRPC qua WebSocket

TypeScript Strands Agent sử dụng tRPC qua WebSocket, tận dụng hỗ trợ streaming hai chiều của AgentCore để cho phép giao tiếp thời gian thực, type-safe giữa client và agent của bạn.

Vì tRPC hỗ trợ các procedure Query, Mutation và Subscription qua WebSocket, bạn có thể định nghĩa bất kỳ số lượng procedure nào. Mặc định, một subscription procedure duy nhất có tên invoke được định nghĩa cho bạn trong router.ts.

Thêm công cụ

Công cụ là các hàm mà AI agent có thể gọi để thực hiện các hành động. Bạn có thể thêm công cụ mới trong file agent.ts:

import { Agent, tool } from '@strands-agents/sdk';
import { z } from 'zod';

const letterCounter = tool({
  name: 'letter_counter',
  description: 'Count occurrences of a specific letter in a word',
  inputSchema: z.object({
    word: z.string().describe('The input word to search in'),
    letter: z.string().length(1).describe('The specific letter to count'),
  }),
  callback: (input) => {
    const { word, letter } = input;
    const count = word.toLowerCase().split(letter.toLowerCase()).length - 1;
    return `The letter '${letter}' appears ${count} time(s) in '${word}'`;
  },
});

// Add tools to your agent
export const getAgent = async (sessionId: string) => {
  return new Agent({
    systemPrompt: 'You are a helpful assistant with access to various tools.',
    tools: [letterCounter],
  });
};

Framework Strands tự động xử lý:

• Xác thực đầu vào sử dụng Zod schema
• Tạo JSON schema cho việc gọi công cụ
• Xử lý lỗi và định dạng response

Cấu hình Model

Mặc định, các Strands agent sử dụng Claude 4 Sonnet, nhưng bạn có thể dễ dàng chuyển đổi giữa các model provider:

import { Agent } from '@strands-agents/sdk';
import { BedrockModel } from '@strands-agents/sdk/models/bedrock';
import { OpenAIModel } from '@strands-agents/sdk/models/openai';

// Use Bedrock
const bedrockModel = new BedrockModel({
  modelId: 'anthropic.claude-sonnet-4-20250514-v1:0',
});
let agent = new Agent({ model: bedrockModel });
let response = await agent.invoke('What can you help me with?');

// Alternatively, use OpenAI by just switching model provider
const openaiModel = new OpenAIModel({
  apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY,
  modelId: 'gpt-4o',
});
agent = new Agent({ model: openaiModel });
response = await agent.invoke('What can you help me with?');

Xem tài liệu Strands về các model provider để biết thêm các tùy chọn cấu hình.

Sử dụng MCP Server

Bạn có thể thêm công cụ từ các MCP server vào Strands agent của bạn.

Để sử dụng các MCP Server mà bạn đã tạo bằng generator py#mcp-server hoặc ts#mcp-server bạn có thể sử dụng connection generator.

VSCode

1. Cài đặt Nx Console VSCode Plugin nếu bạn chưa cài đặt
2. Mở Nx Console trong VSCode
3. Nhấp Generate (UI) trong phần "Common Nx Commands"
4. Tìm kiếm @aws/nx-plugin - connection
5. Điền các tham số bắt buộc
6. Nhấp Generate

CLI

pnpm

pnpm nx g @aws/nx-plugin:connection

yarn

yarn nx g @aws/nx-plugin:connection

npm

npx nx g @aws/nx-plugin:connection

bun

bunx nx g @aws/nx-plugin:connection

Bạn cũng có thể thực hiện chạy thử để xem những tệp nào sẽ bị thay đổi

pnpm

pnpm nx g @aws/nx-plugin:connection --dry-run

yarn

yarn nx g @aws/nx-plugin:connection --dry-run

npm

npx nx g @aws/nx-plugin:connection --dry-run

bun

bunx nx g @aws/nx-plugin:connection --dry-run

Tham khảo hướng dẫn connection generator để biết chi tiết về cách thiết lập kết nối.

Đối với các MCP server khác, vui lòng tham khảo Tài liệu Strands.

Thêm

Để có hướng dẫn chi tiết hơn về viết Strands agent, tham khảo tài liệu Strands.

Chạy Strands Agent của bạn

Phát triển Local

Generator cấu hình một target có tên <your-agent-name>-serve, khởi động Strands Agent của bạn locally để phát triển và kiểm thử.

pnpm

pnpm nx agent-serve your-project

yarn

yarn nx agent-serve your-project

npm

npx nx agent-serve your-project

bun

bunx nx agent-serve your-project

Lệnh này sử dụng tsx --watch để tự động khởi động lại server khi các file thay đổi. Agent sẽ có sẵn tại http://localhost:8081 (hoặc cổng được gán nếu bạn có nhiều agent).

Triển khai Strands Agent của bạn lên Bedrock AgentCore Runtime

Infrastructure as Code

Nếu bạn đã chọn BedrockAgentCoreRuntime cho computeType, cơ sở hạ tầng CDK hoặc Terraform liên quan sẽ được tạo ra mà bạn có thể sử dụng để triển khai Strands Agent của mình lên Amazon Bedrock AgentCore Runtime.

CDK

Một CDK construct được tạo ra cho agent của bạn, được đặt tên dựa trên name bạn đã chọn khi chạy trình tạo, hoặc mặc định là <ProjectName>Agent.

Bạn có thể sử dụng CDK construct này trong một ứng dụng CDK:

import { MyProjectAgent } from ':my-scope/common-constructs';

export class ExampleStack extends Stack {
  constructor(scope: Construct, id: string) {
    // Add the agent to your stack
    const agent = new MyProjectAgent(this, 'MyProjectAgent');

    // Grant permissions to invoke the relevant models in bedrock
    agent.agentCoreRuntime.addToRolePolicy(
      new PolicyStatement({
        actions: [
          'bedrock:InvokeModel',
          'bedrock:InvokeModelWithResponseStream',
        ],
        // You can scope the below down to the specific models you use
        resources: [
          'arn:aws:bedrock:*:*:foundation-model/*',
          'arn:aws:bedrock:*:*:inference-profile/*',
        ],
      }),
    );
  }
}

CDK Construct Alpha

Construct này sử dụng module @aws-cdk/aws-bedrock-agentcore-alpha.

Terraform

Một module Terraform được tạo ra cho bạn, được đặt tên dựa trên name bạn đã chọn khi chạy trình tạo, hoặc mặc định là <ProjectName>-agent.

Bạn có thể sử dụng module terraform này trong một dự án Terraform:

# Agent
module "my_project_agent" {
  # Relative path to the generated module in the common/terraform project
  source = "../../common/terraform/src/app/agents/my-project-agent"

  # Grant permissions to invoke the relevant models in bedrock
  additional_iam_policy_statements = [
    {
      Effect = "Allow"
      Action = [
        "bedrock:InvokeModel",
        "bedrock:InvokeModelWithResponseStream"
      ]
      # You can scope the below down to the specific models you use
      Resource = [
        "arn:aws:bedrock:*:*:foundation-model/*",
        "arn:aws:bedrock:*:*:inference-profile/*"
      ]
    }
  ]
}

Yêu cầu Docker

Docker là bắt buộc để xây dựng và triển khai Strands Agent của bạn. Hãy đảm bảo bạn đã cài đặt và khởi chạy Docker để tránh các lỗi như:

ERROR: Cannot connect to the Docker daemon at unix://path/to/docker.sock.

Xác thực

Trình tạo cung cấp tùy chọn auth để cấu hình xác thực cho Strands Agent của bạn. Bạn có thể chọn giữa xác thực IAM (mặc định) hoặc Cognito khi tạo agent của mình.

IAM

Theo mặc định, Strands Agent của bạn sẽ được bảo mật bằng xác thực IAM, chỉ cần triển khai nó mà không cần bất kỳ tham số nào:

CDK

import { MyProjectAgent } from ':my-scope/common-constructs';

export class ExampleStack extends Stack {
  constructor(scope: Construct, id: string) {
    new MyProjectAgent(this, 'MyProjectAgent');
  }
}

Bạn có thể cấp quyền truy cập để gọi agent của mình trên Bedrock AgentCore Runtime bằng phương thức grantInvokeAccess, ví dụ:

import { MyProjectAgent } from ':my-scope/common-constructs';

export class ExampleStack extends Stack {
  constructor(scope: Construct, id: string) {
    const agent = new MyProjectAgent(this, 'MyProjectAgent');
    const lambdaFunction = new Function(this, ...);

    agent.grantInvokeAccess(lambdaFunction);
  }
}

Terraform

# Agent
module "my_project_agent" {
  # Relative path to the generated module in the common/terraform project
  source = "../../common/terraform/src/app/agents/my-project-agent"
}

Để cấp quyền truy cập gọi agent của bạn, bạn sẽ cần thêm một policy như sau, tham chiếu đến output module.my_project_agent.agent_core_runtime_arn:

{
  Effect = "Allow"
  Action = [
    "bedrock-agentcore:InvokeAgentRuntime"
  ]
  Resource = [
    module.my_project_agent.agent_core_runtime_arn,
    "${module.my_project_agent.agent_core_runtime_arn}/*"
  ]
}

Xác thực Cognito

Khi bạn chọn xác thực Cognito, trình tạo sẽ cấu hình agent để sử dụng Cognito cho xác thực.

CDK

Construct được tạo ra chấp nhận một prop identity để cấu hình xác thực Cognito:

import { MyProjectAgent, UserIdentity } from ':my-scope/common-constructs';

export class ExampleStack extends Stack {
  constructor(scope: Construct, id: string) {
    const identity = new UserIdentity(this, 'Identity');

    new MyProjectAgent(this, 'MyProjectAgent', {
      identity,
    });
  }
}

Construct UserIdentity có thể được tạo bằng trình tạo ts#react-website#auth, hoặc bạn có thể tạo UserPool và UserPoolClient CDK của riêng mình.

Terraform

Module được tạo ra chấp nhận các biến user_pool_id và user_pool_client_ids cho xác thực Cognito:

module "user_identity" {
  source = "../../common/terraform/src/core/user-identity"
}

module "my_project_agent" {
  source = "../../common/terraform/src/app/agents/my-project-agent"

  user_pool_id         = module.user_identity.user_pool_id
  user_pool_client_ids = [module.user_identity.user_pool_client_id]
}

Nhà cung cấp OIDC tùy chỉnh

Nếu bạn yêu cầu xác thực JWT tùy chỉnh với nhà cung cấp OIDC không phải Cognito, bạn có thể chỉnh sửa trực tiếp CDK construct hoặc module Terraform được tạo cho agent của mình. Lưu ý rằng trình tạo kết nối sẽ chỉ hỗ trợ xác thực IAM hoặc Cognito.

Bundle Target

Generator tự động cấu hình một target bundle sử dụng Rolldown để tạo gói triển khai:

pnpm

pnpm nx bundle <project-name>

yarn

yarn nx bundle <project-name>

npm

npx nx bundle <project-name>

bun

bunx nx bundle <project-name>

Cấu hình Rolldown có thể được tìm thấy trong rolldown.config.ts, với một entry cho mỗi bundle cần tạo. Rolldown quản lý việc tạo nhiều bundle song song nếu được định nghĩa.

Cấu hình tùy chỉnh

Bạn có thể điều chỉnh cấu hình cho Rolldown trong rolldown.config.ts, ví dụ nếu bạn có các dependency phụ thuộc vào đường dẫn file và không thể được bundle, bạn có thể thêm chúng vào danh sách các module external.

Bundle target sử dụng index.ts làm entrypoint cho WebSocket server để host trên Bedrock AgentCore Runtime.

Docker Target

Generator cấu hình một target <your-agent-name>-docker chạy WebSocket server đã được bundle trên cổng 8080 theo hợp đồng runtime của AgentCore.

Tag ảnh Docker

Docker image được build sử dụng một tag (ví dụ my-scope-my-project-agent:latest), được tham chiếu bởi hạ tầng CDK hoặc Terraform của bạn, cho phép Dockerfile của bạn được đặt cùng với dự án Strands Agent của bạn.

Một target docker cũng được tạo ra để chạy docker build cho tất cả các agent nếu bạn có nhiều agent được định nghĩa.

Khả năng quan sát

Agent của bạn được tự động cấu hình với khả năng quan sát sử dụng AWS Distro for Open Telemetry (ADOT), bằng cách cấu hình auto-instrumentation trong Dockerfile của bạn.

Bạn có thể tìm thấy các trace trong CloudWatch AWS Console, bằng cách chọn “GenAI Observability” trong menu. Lưu ý rằng để các trace được điền, bạn sẽ cần bật Transaction Search.

Để biết thêm chi tiết, tham khảo tài liệu AgentCore về khả năng quan sát.

Gọi Strands Agent của bạn

Giao tiếp với agent được truyền qua tRPC qua WebSocket. Do đó, nên sử dụng client factory type-safe được tạo ra trong client.ts.

Gọi Local Server

Bạn có thể gọi một agent đang chạy locally sử dụng phương thức factory .local từ client factory.

Bạn có thể, ví dụ, tạo một file có tên scripts/test.ts trong workspace của bạn để import client:

scripts/test.ts

import { AgentClient } from '../packages/<project>/src/agent/client.js';

const client = AgentClient.local({ url: 'http://localhost:8081/ws' });

client.invoke.subscribe({ message: 'what is 1 plus 1?' }, { onData: console.log });

Kiểm thử nhanh

Chạy với tsx như một cách nhanh chóng để kiểm tra agent của bạn.

pnpm

pnpm tsx scripts/test.ts

yarn

yarn tsx scripts/test.ts

npm

npx tsx scripts/test.ts

bun

bunx tsx scripts/test.ts

Gọi Agent đã triển khai

Để gọi Agent của bạn đã triển khai lên Bedrock AgentCore Runtime, bạn có thể gửi một yêu cầu POST đến điểm cuối dataplane của Bedrock AgentCore Runtime với ARN runtime đã được mã hóa URL.

Bạn có thể lấy ARN runtime từ cơ sở hạ tầng của mình như sau:

CDK

import { CfnOutput } from 'aws-cdk-lib';
import { MyProjectAgent } from ':my-scope/common-constructs';

export class ExampleStack extends Stack {
  constructor(scope: Construct, id: string) {
    const agent = new MyProjectAgent(this, 'MyProjectAgent');

    new CfnOutput(this, 'AgentArn', {
      value: agent.agentCoreRuntime.agentRuntimeArn,
    });
  }
}

Terraform

# Agent
module "my_project_agent" {
  # Relative path to the generated module in the common/terraform project
  source = "../../common/terraform/src/app/agents/my-project-agent"
}

output "agent_arn" {
  value = module.my_project_agent.agent_core_runtime_arn
}

ARN sẽ có định dạng như sau: arn:aws:bedrock-agentcore:<region>:<account>:runtime/<agent-runtime-id>.

Sau đó, bạn có thể mã hóa URL cho ARN bằng cách thay thế : bằng %3A và / bằng %2F.

Console trình duyệt

Điều này rất đơn giản trong console trình duyệt hoặc Node REPL bằng cách sử dụng phương thức encodeURIComponent có sẵn:

encodeURIComponent('arn:aws:bedrock-agentcore:<region>:<account>:runtime/<agent-runtime-id>')

URL dataplane của Bedrock AgentCore Runtime để gọi agent như sau:

https://bedrock-agentcore.<region>.amazonaws.com/runtimes/<url-encoded-arn>/invocations

Cách chính xác để gọi URL này phụ thuộc vào phương thức xác thực được sử dụng.

NodeJS

File client.ts được tạo ra bao gồm một client factory type-safe có thể được sử dụng để gọi agent đã triển khai của bạn.

Xác thực qua HTTP header

Client factory sử dụng HTTP header trong WebSocket handshake để xác thực các request đến Bedrock AgentCore Runtime. Điều này không thể thực hiện được trong trình duyệt, và do đó client này không phù hợp cho môi trường trình duyệt. Tham khảo phần “Browser” bên dưới để biết chi tiết về việc gọi từ trình duyệt.

Xác thực IAM

Bạn có thể gọi agent đã triển khai của bạn bằng cách truyền ARN của nó vào phương thức factory withIamAuth:

import { AgentClient } from './agent/client.js';

const client = AgentClient.withIamAuth({
  agentRuntimeArn: 'arn:aws:bedrock-agentcore:us-west-2:123456789012:runtime/my-agent',
});

client.invoke.subscribe({ message: 'what is 1 plus 1?' }, {
  onData: (message) => console.log(message),
  onError: (error) => console.error(error),
  onComplete: () => console.log('Done'),
});

Thông tin xác thực AWS

Điều này sẽ sử dụng chuỗi provider credential AWS mặc định để xác thực các request, vì vậy môi trường mà đoạn code trên được chạy phải có AWS credential được cấu hình, với quyền truy cập để gọi runtime.

Xác thực JWT / Cognito

Sử dụng phương thức factory withJwtAuth để xác thực với JWT / Cognito access token.

const client = AgentClient.withJwtAuth({
  agentRuntimeArn: 'arn:aws:bedrock-agentcore:us-west-2:123456789012:runtime/my-agent',
  accessTokenProvider: async () => `<access-token>`,
});

client.invoke.subscribe({ message: 'what is 1 plus 1?' }, {
  onData: console.log,
});

accessTokenProvider phải trả về token được sử dụng để xác thực request. Bạn có thể, ví dụ, lấy token trong phương thức này để đảm bảo rằng credential mới được tái sử dụng khi tRPC khởi động lại kết nối WebSocket. Ví dụ dưới đây cho thấy việc sử dụng AWS SDK để lấy token từ Cognito:

import { CognitoIdentityProvider } from "@aws-sdk/client-cognito-identity-provider";

const cognito = new CognitoIdentityProvider();

const jwtClient = AgentClient.withJwtAuth({
  agentRuntimeArn: 'arn:aws:bedrock-agentcore:us-west-2:123456789012:runtime/my-agent',
  accessTokenProvider: async () => {
    const response = await cognito.adminInitiateAuth({
      UserPoolId: '<user-pool-id>',
      ClientId: '<user-pool-client-id>',
      AuthFlow: 'ADMIN_NO_SRP_AUTH',
      AuthParameters: {
        USERNAME: '<username>',
        PASSWORD: '<password>',
      },
    });
    return response.AuthenticationResult!.AccessToken!;
  },
});

Browser / React Website

Để gọi Strands Agent của bạn từ một React website, bạn có thể sử dụng connection generator, generator này tự động thiết lập tRPC WebSocket client với xác thực đúng (IAM hoặc Cognito).

VSCode

1. Cài đặt Nx Console VSCode Plugin nếu bạn chưa cài đặt
2. Mở Nx Console trong VSCode
3. Nhấp Generate (UI) trong phần "Common Nx Commands"
4. Tìm kiếm @aws/nx-plugin - connection
5. Điền các tham số bắt buộc
6. Nhấp Generate

CLI

pnpm

pnpm nx g @aws/nx-plugin:connection

yarn

yarn nx g @aws/nx-plugin:connection

npm

npx nx g @aws/nx-plugin:connection

bun

bunx nx g @aws/nx-plugin:connection

Bạn cũng có thể thực hiện chạy thử để xem những tệp nào sẽ bị thay đổi

pnpm

pnpm nx g @aws/nx-plugin:connection --dry-run

yarn

yarn nx g @aws/nx-plugin:connection --dry-run

npm

npx nx g @aws/nx-plugin:connection --dry-run

bun

bunx nx g @aws/nx-plugin:connection --dry-run

Tham khảo hướng dẫn connection generator để biết chi tiết về cách thiết lập kết nối.