核心用法
agent-bom-discover-aws 是一款面向 AWS 环境的 AI 基础设施资产清册技能，专为安全审计和合规场景设计。其核心工作流分为三步：首先通过本地 AWS SDK（支持 SSO、STS 临时凭证）以只读权限拉取指定区域的 Bedrock Agent、Lambda、ECS、EKS、SageMaker、Step Functions 等资源；其次生成符合 agent-bom 规范的 canonical JSON 清册文件；最后可选择本地扫描或导出 SARIF/JSON 报告。
显著优点
- 零长期凭证风险：强制使用 AWS SSO、WebIdentity 或 STS 临时角色，拒绝静态 Access Key，符合最小权限原则。
- 数据主权可控：清册 JSON 完全在操作者本地生成，默认不传输至任何远程服务，扫描动作需显式授权。
- 服务覆盖全面：支持 AWS 主流 AI 与计算服务（Bedrock、SageMaker、Lambda、EKS 等），可按需启用/禁用。
- Schema 强约束：输出严格遵循
agent-bom规范，失败即停止，避免不可靠的 AI 生成摘要作为证据。
潜在局限
- 区域与凭证依赖：需操作者预先配置有效的 AWS Profile 和区域，跨账户/多区域需多次执行。
- 只读发现边界：仅做资产枚举，不包含运行时行为分析、流量嗅探或漏洞利用验证。
- Python 环境要求：需 Python 3.11+ 及本地安装
agent-bom，对无 Python 环境的 CI/CD 场景不够友好。 - 无托管服务：不提供免费 SaaS 版，需自行维护工具链。
适合人群
云安全工程师、DevSecOps 团队、合规审计人员、AI 平台治理负责人，以及需要向 agent-bom 生态导入 AWS 资产清单的自动化流水线。
常规风险
1. 凭证泄露风险：尽管工具本身不打印凭证，但操作者若在共享环境使用持久化 Shell 历史或日志，可能意外留存 STS 会话令牌。
2. 策略配置错误：若 IAM 策略未严格限定为只读，存在误操作可能；建议运行前执行 agent-bom trust 验证权限。
3. 数据残留：生成的 JSON 文件可能包含资源 ARN、标签等敏感元数据，需妥善保管输出路径，避免上传至公共仓库。
4. 网络端点暴露：工具需访问多个 AWS 区域服务端点（bedrock-agent.、ecs. 等），在严格隔离网络中需提前放行。