🤖 Personal Assistant Suite - AWS Bedrock AgentCore Edition

Una suite di agenti AI intelligenti per l'organizzazione personale, costruita con AWS Bedrock AgentCore Runtime e Strands Agents. Sistema multi-agente con pay-per-use pricing model.

🌟 Features

🎯 3 Agenti Specializzati

Orchestrator Agent 🎭
- Coordina tutti gli altri agenti
- Analizza intent e delega richieste
- Interfaccia principale con l'utente
Task Manager Agent 📝
- Riceve obiettivi in linguaggio naturale
- Decompone in task SMART actionable
- Persiste su DynamoDB
Daily Briefing Agent 📊
- Riassunto giornaliero automatico
- Legge task dal database
- Integra email da Outlook (via MCP)

💬 Interfaccia Telegram

Chat interattiva
Comandi: /briefing, /tasks, /add <obiettivo>
Notifiche push
Supporto Markdown

🌐 Frontend Web Interattivo

Dashboard completa con chat, obiettivi e progetti
CRUD completo: Crea, modifica ed elimina obiettivi e progetti
Editing modale: Popup per modifica rapida con validazione
Formattazione avanzata:
- Supporto grassetto (**testo**) nelle descrizioni
- A capo automatici per testo formattato
Sottotask espandibili: Freccina toggle per mostrare/nascondere i sottotask
Filtri intelligenti: Per ambito, status, priorità e tag
Architettura sicura: Backend Flask proxy, nessun endpoint pubblico REST

🔌 Integrazioni

AgentCore Gateway: Secure Lambda access with OAuth2 + MCP protocol
DynamoDB: Persistence layer con 3 tabelle (Goals, Projects, Tasks)
Lambda Functions: 10 funzioni per CRUD completo (POST/GET/UPDATE/DELETE)
MCP Server: Model Context Protocol per Outlook
Microsoft Graph: Email e calendar access
EventBridge: Scheduled daily briefings (8:00 AM)
Flask Backend: Proxy locale per invocazione Lambda con IAM auth

🔐 Architettura Sicura

No API Gateway pubblico: Rimosso per eliminare superfici d'attacco
IAM-only Lambda access: Invocazione diretta tramite boto3 con credenziali AWS
Backend Flask proxy: Porta 5000 locale, non esposta a internet
Telegram webhook: Unico endpoint pubblico (necessario per il bot)

💰 Architettura Pay-Per-Use

Bedrock AgentCore Runtime: $0.00003/sec di esecuzione
DynamoDB On-Demand: $1.25/milione write
Lambda: Primo milione free
Stima mensile: ~$7-12 per uso moderato

🏗️ Architettura

┌─────────────┐
│  Telegram   │
│    Bot      │
└──────┬──────┘
       │
       v
┌──────────────────┐      ┌───────────────┐      ┌──────────────────┐
│  API Gateway     │─────>│  Orchestrator │      │  Flask Frontend  │
│  (Webhook)       │      │     Agent     │      │   (localhost)    │
└──────────────────┘      └───────┬───────┘      └────────┬─────────┘
                                  │                       │
                    ┌─────────────┴─────────────┐         │
                    │                           │         │
                    v                           v         v
          ┌──────────────────┐      ┌──────────────────┐ │
          │  Task Manager    │      │ Daily Briefing   │ │
          │     Agent        │      │     Agent        │ │
          └────────┬─────────┘      └────────┬─────────┘ │
                   │                         │           │
                   │  ┌──────────────────┐   │           │
                   └─>│  AgentCore       │<──┘           │
                      │    Gateway       │               │
                      │  (OAuth2 + MCP)  │               │
                      └────────┬─────────┘               │
                               │                         │
                ┌──────────────┴──────────────┐          │
                │                             │          │
                v                             v          v
    ┌────────────────────┐       ┌────────────────┐  ┌──────────────────┐
    │ Lambda CRUD APIs   │       │  MCP Server    │  │  Lambda CRUD     │
    │ - Goals (4)        │       │   (Outlook)    │  │  - Projects (4)  │
    │ - Tasks (2)        │       │                │  │  - IAM Auth Only │
    │ (DynamoDB)         │       └────────────────┘  └──────────────────┘
    └────────────────────┘

Framework Stack:

BedrockAgentCore: Runtime container-based su AWS
AgentCore Gateway: Secure MCP endpoint with OAuth2
Strands Agents: Python agent framework con tool orchestration
AWS CDK: Infrastructure as Code (TypeScript)
Docker: Containerizzazione agenti (ARM64)

📁 Struttura Progetto

asws-agentcore/
├── agents/                          # AI Agents (Bedrock AgentCore)
│   ├── gateway_client.py           # Shared Gateway client with OAuth2
│   ├── orchestrator/
│   │   ├── agent.py                # Main orchestrator logic
│   │   ├── requirements.txt        # Dependencies
│   │   └── Dockerfile              # ARM64 container
│   ├── task-manager/
│   │   ├── agent.py                # Task decomposition logic
│   │   ├── requirements.txt
│   │   └── Dockerfile
│   └── daily-briefing/
│       ├── agent.py                # Briefing generation logic
│       ├── requirements.txt
│       └── Dockerfile
│
├── lambdas/                         # Support Lambda Functions
│   ├── goal-api/
│   │   ├── post_goal.py           # POST - Create goals
│   │   ├── get_goal.py            # GET - Query goals
│   │   ├── update_goal.py         # UPDATE - Modify goals
│   │   ├── delete_goal.py         # DELETE - Remove goals
│   │   └── requirements.txt
│   ├── project-api/
│   │   ├── post_project.py        # POST - Create projects
│   │   ├── get_project.py         # GET - Query projects
│   │   ├── update_project.py      # UPDATE - Modify projects
│   │   ├── delete_project.py      # DELETE - Remove projects
│   │   └── requirements.txt
│   ├── task-api/
│   │   ├── post_task.py           # POST /tasks - Create tasks
│   │   ├── get_task.py            # GET /tasks - Query tasks
│   │   └── requirements.txt
│   └── telegram-webhook/
│       ├── bot.py                  # Telegram bot handler
│       └── requirements.txt
│
├── chat-frontend/                   # Web Frontend
│   ├── backend.py                  # Flask proxy server
│   ├── index.html                  # Main UI with modals
│   ├── app.js                      # Frontend logic (CRUD, formatting)
│   ├── style.css                   # Main styles
│   ├── modal-styles.css            # Modal & animation styles
│   └── requirements.txt
│
├── mcp-server/                      # Model Context Protocol Server
│   ├── server.py                   # FastAPI MCP server
│   ├── requirements.txt
│   └── Dockerfile
│
├── infrastructure/                  # AWS Infrastructure
│   └── cdk-app/
│       ├── lib/
│       │   └── personal-assistant-stack.ts
│       ├── bin/
│       │   └── cdk-app.ts
│       ├── package.json
│       └── tsconfig.json
│
├── shared/                          # Shared utilities
│   ├── models/
│   │   └── data_models.py          # Task, Email, Briefing models
│   └── utils/
│       └── helpers.py              # Common utilities
│
├── docs/                            # Documentation
│   ├── DEPLOYMENT.md               # Step-by-step deploy guide
│   ├── SETUP.md                    # Initial setup
│   └── troubleshooting.md          # Common issues
│
├── scripts/                         # Automation scripts
│   ├── deploy.ps1                  # Automated deployment (PowerShell)
│   └── test.ps1                    # End-to-end testing
│
├── README.md                        # This file
├── requirements.txt                 # Global Python dependencies
└── .env.example                     # Environment variables template

🚀 Quick Start

Prerequisites

Python 3.11+
Node.js 18+
AWS CLI v2 configured with appropriate permissions
AWS CDK (npm install -g aws-cdk)
Bedrock AgentCore Toolkit (pip install bedrock-agentcore-starter-toolkit)
Telegram Bot Token (da @BotFather)
Azure App Registration (per Outlook MCP) (opzionale)

Avviare la VM Qdrant (candidati) con:

aws ec2 start-instances --instance-ids i-0d0048fef11dff830

Installazione

1. Setup Progetto

# Clone repository
git clone <repo-url>
cd asws-agentcore

# Installa dipendenze Python globali
pip install -r requirements.txt
pip install bedrock-agentcore-starter-toolkit strands-agents

# Copia e configura .env
copy .env.example .env
# Compila .env seguendo la sezione "Configurazione .env" più sotto

2. Deploy Infrastruttura Base (CDK)

cd infrastructure/cdk-app

# Installa dipendenze CDK
npm install

# Bootstrap CDK (solo prima volta)
cdk bootstrap

# Deploy stack
cdk deploy --require-approval never

# Salva gli output (ARN Lambda, API Gateway URL, etc)
cdk outputs --json > outputs.json

Gli output includeranno:

TaskPostLambdaArn - Lambda per creare task
TaskGetLambdaArn - Lambda per query task
TelegramWebhookUrl - URL webhook per Telegram

3. Deploy Agenti su Bedrock AgentCore

Orchestrator Agent:

cd agents/orchestrator

# Configura agent
agentcore configure -e agent.py --non-interactive

# Deploy
agentcore launch

# Salva ARN (mostrato nell'output)
# Esempio: arn:aws:bedrock-agentcore:us-east-1:123456789012:runtime/orchestrator-xyz

Task Manager Agent:

cd ../task-manager

agentcore configure -e agent.py --non-interactive
agentcore launch
# Salva ARN

Daily Briefing Agent:

cd ../daily-briefing

agentcore configure -e agent.py --non-interactive
agentcore launch
# Salva ARN

4. Configura AgentCore Gateway per Secure Lambda Access

📘 Guida Completa: Vedi docs/GATEWAY_SETUP.md per dettagli completi.

Il Gateway fornisce accesso sicuro e autenticato alle Lambda Task API tramite OAuth2.

# Crea Gateway MCP
agentcore gateway create-mcp-gateway `
    --name TaskAPIGateway `
    --region us-east-1

# Output: gateway-id, gateway-url, cognito credentials
# Salva questi valori per lo step 5

Aggiungi Lambda targets per POST e GET:

# Target per save-task (POST)
agentcore gateway create-mcp-gateway-target `
    --gateway-arn <gateway-arn> `
    --gateway-url <gateway-url> `
    --role-arn <iam-role-arn> `
    --name save-task `
    --target-type lambda `
    --region us-east-1 `
    --target-payload '{
      "lambdaArn": "<TaskPostLambdaArn>",
      "toolSchema": {
        "inlinePayload": [{
          "name": "save-task",
          "description": "Save tasks to database",
          "inputSchema": {
            "type": "object",
            "properties": {
              "tasks": {"type": "array"}
            }
          }
        }]
      }
    }'

# Target per get-tasks (GET)
agentcore gateway create-mcp-gateway-target `
    --gateway-arn <gateway-arn> `
    --gateway-url <gateway-url> `
    --role-arn <iam-role-arn> `
    --name get-tasks `
    --target-type lambda `
    --region us-east-1 `
    --target-payload '{
      "lambdaArn": "<TaskGetLambdaArn>",
      "toolSchema": {
        "inlinePayload": [{
          "name": "get-tasks",
          "description": "Retrieve tasks from database",
          "inputSchema": {
            "type": "object",
            "properties": {
              "due_date": {"type": "string"},
              "status": {"type": "string"}
            }
          }
        }]
      }
    }'

5. Configura Environment Variables

Aggiorna .env con gli ARN degli agenti deployati e le credenziali Gateway.

📋 Guida completa compilazione .env:

# ============================================
# 1. AWS Base (compila subito)
# ============================================
AWS_REGION=us-east-1
AWS_ACCOUNT_ID=<il_tuo_account_id>  # es: 879338784410

# ============================================
# 2. Telegram (compila subito)
# ============================================
TELEGRAM_BOT_TOKEN=<token_da_botfather>  # Ottieni da @BotFather su Telegram
TELEGRAM_WEBHOOK_URL=<compila_dopo_cdk>  # Output CDK: TelegramWebhookUrl
TELEGRAM_CHAT_ID=<tuo_chat_id>          # Ottieni mandando /start al bot

# ============================================
# 3. Lambda ARNs (compila dopo CDK deploy)
# ============================================
LAMBDA_TASK_POST_ARN=<compila_dopo_cdk>      # Output CDK: TaskPostLambdaArn
LAMBDA_TASK_GET_ARN=<compila_dopo_cdk>       # Output CDK: TaskGetLambdaArn
LAMBDA_ORCHESTRATOR_ARN=<compila_dopo_cdk>   # Output CDK: OrchestratorLambdaArn

# ============================================
# 4. MCP Server Esterno (opzionale - per Outlook)
# ============================================
MCP_SERVER_URL=https://your-mcp-server.com
MCP_API_KEY=your-api-key
MCP_SECRET_NAME=personal-assistant/mcp-api-key

# ============================================
# 5. Bedrock AgentCore ARNs (compila dopo deploy agenti)
# ============================================
# Ottieni con: agentcore list-agents-runtimes --region us-east-1
ORCHESTRATOR_AGENT_ARN=<output_agentcore_launch>       # es: arn:aws:bedrock-agentcore:...:runtime/orchestrator_agent-xxx
TASK_MANAGER_AGENT_ARN=<output_agentcore_launch>       # es: arn:aws:bedrock-agentcore:...:runtime/taskmanager_agent-xxx
DAILY_BRIEFING_AGENT_ARN=<output_agentcore_launch>     # es: arn:aws:bedrock-agentcore:...:runtime/dailybriefing_agent-xxx

# ============================================
# 6. AgentCore Gateway (compila dopo step 4)
# ============================================
# Ottieni con: agentcore gateway get-mcp-gateway --name TaskAPIGateway --region us-east-1
GATEWAY_MCP_URL=<gateway_url>                    # es: https://taskapigateway-xxx.gateway.bedrock-agentcore.us-east-1.amazonaws.com/mcp
GATEWAY_CLIENT_ID=<client_id_da_gateway>         # es: 40ipvfb7kr5hnjqm06555e5hlp
GATEWAY_CLIENT_SECRET=<client_secret_da_gateway> # es: 6rtmm58udin800qd6eiufv8top19q615m57...
GATEWAY_TOKEN_ENDPOINT=https://<gateway-id>.auth.us-east-1.amazoncognito.com/oauth2/token
GATEWAY_SCOPE=invoke

🔍 Come ottenere ogni valore:

AWS_ACCOUNT_ID: aws sts get-caller-identity --query Account --output text
TELEGRAM_BOT_TOKEN: Crea bot con @BotFather, copia token
TELEGRAM_CHAT_ID: Manda /start al bot, poi curl https://api.telegram.org/bot<TOKEN>/getUpdates
Lambda ARNs: cdk outputs --json dopo deploy stack
Agent ARNs: Mostrati dopo agentcore launch o agentcore list-agents-runtimes
Gateway config: agentcore gateway get-mcp-gateway --name TaskAPIGateway --region us-east-1
- GATEWAY_TOKEN_ENDPOINT si ricava da gateway-id: https://<gateway-id>.auth.<region>.amazoncognito.com/oauth2/token

6. Aggiorna Orchestrator con Sub-Agent ARN

L'orchestrator ha bisogno degli ARN degli altri agenti:

cd agents/orchestrator

# Modifica .bedrock_agentcore.yaml e aggiungi:
# environmentVariables:
#   TASK_MANAGER_AGENT_ARN: "arn:..."
#   DAILY_BRIEFING_AGENT_ARN: "arn:..."
#   MCP_SECRET_NAME: "personal-assistant/mcp-api-key"  # opzionale, per MCP esterno

# Re-deploy con nuove variabili
agentcore launch --auto-update-on-conflict

Task Manager e Daily Briefing necessitano delle credenziali Gateway:

cd ../task-manager

# Modifica .bedrock_agentcore.yaml e aggiungi:
# environmentVariables:
#   GATEWAY_MCP_URL: "https://taskapigateway-xxx.gateway.bedrock-agentcore.us-east-1.amazonaws.com/mcp"
#   GATEWAY_CLIENT_ID: "40ipvfb7kr5hnjqm06555e5hlp"
#   GATEWAY_CLIENT_SECRET: "6rtmm58udin800qd6eiufv8top19q615m57..."
#   GATEWAY_TOKEN_ENDPOINT: "https://taskapigateway-xxx.auth.us-east-1.amazoncognito.com/oauth2/token"
#   GATEWAY_SCOPE: "invoke"

agentcore launch --auto-update-on-conflict

cd ../daily-briefing
# Ripeti lo stesso per daily-briefing con le stesse credenziali Gateway
agentcore launch --auto-update-on-conflict

7. Configura Telegram Webhook

# Imposta webhook
$botToken = "<TUO_TELEGRAM_BOT_TOKEN>"
$webhookUrl = "<TELEGRAM_WEBHOOK_URL_DA_CDK_OUTPUT>"

curl -X POST "https://api.telegram.org/bot$botToken/setWebhook" `
  -d "url=$webhookUrl"

# Verifica
curl "https://api.telegram.org/bot$botToken/getWebhookInfo"

8. Test Deployment

# Test orchestrator
agentcore invoke '{"prompt": "Ciao, cosa puoi fare?"}' -a orchestrator

# Test task manager
agentcore invoke '{"prompt": "Voglio imparare Python"}' -a task-manager

# Test daily briefing
agentcore invoke '{"prompt": "Dammi il briefing"}' -a daily-briefing

# Test su Telegram
# Invia un messaggio al tuo bot

9. Avvia il Frontend Web (Opzionale)

Il frontend web fornisce un'interfaccia completa per gestire obiettivi e progetti.

cd chat-frontend

# Crea virtual environment
python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\Activate.ps1

# Installa dipendenze
pip install -r requirements.txt

# Configura Lambda ARNs in backend.py
# Aggiorna le costanti con gli ARN ottenuti da CDK deploy:
# - GOAL_POST_LAMBDA_ARN
# - GOAL_GET_LAMBDA_ARN
# - GOAL_UPDATE_LAMBDA_ARN
# - GOAL_DELETE_LAMBDA_ARN
# - PROJECT_POST_LAMBDA_ARN
# - PROJECT_GET_LAMBDA_ARN
# - PROJECT_UPDATE_LAMBDA_ARN
# - PROJECT_DELETE_LAMBDA_ARN
# - ORCHESTRATOR_LAMBDA_ARN

# Avvia il backend Flask
python backend.py

Apri il browser su http://localhost:5000 e utilizza l'interfaccia web per:

Chat: Interagisci con l'orchestrator
Obiettivi: CRUD completo con filtri per ambito, status, priorità
Progetti: CRUD completo con GitHub URL e tech stack

Features del Frontend:

✏️ Editing modale: Click su "Modifica" per aprire popup di editing
Formattazione: Usa **testo** per grassetto nelle descrizioni
▶️ Sottotask espandibili: Click sulla freccina per mostrare/nascondere
🔄 Refresh automatico: Dopo ogni operazione CRUD
🎨 UI moderna: Design gradient con animazioni fluide

📖 Usage

Telegram Commands

/start       - Messaggio di benvenuto
/briefing    - Riassunto giornaliero
/tasks       - Lista tutti i task
/add         - Aggiungi nuovo obiettivo

<testo>      - Messaggio libero (analizzato dall'orchestrator)

Esempi Pratici

Creare task da obiettivo:

Utente: "Voglio imparare AWS entro 3 mesi"

Agente: 
✅ Ho creato 5 task per il tuo obiettivo!

1. 📚 Completare AWS Cloud Practitioner (entro 2 settimane)
2. 🔧 Hands-on con EC2 e S3 (entro 1 mese)
3. 🏗️  Progetto pratico: Deploy app su AWS (entro 2 mesi)
4. 📖 Studiare architetture serverless (entro 2.5 mesi)
5. 🎓 Prepararsi per certificazione (entro 3 mesi)

Buon lavoro! 💪

Briefing giornaliero:

Utente: /briefing

Agente:
🌅 **Briefing - Lunedì 20 Gennaio 2025**

📋 **Task in Programma:** (4 task)

🔴 **Urgente/Alta Priorità:**
• Completare AWS Cloud Practitioner - ⏰ Scadenza: 2025-02-03
  📝 Studiare moduli 4-6 e fare quiz pratica

🟢 **Normale:**
• Setup ambiente AWS con EC2
• Review progetto Python
• Pianificare sprint settimanale

📧 **Email Importanti:** (3 non lette)
• Meeting update - 👤 Marco Rossi
• Q4 Report - 👤 HR Team

💡 **Suggerimenti:**
• ⚠️ Scadenza importante tra 14 giorni: certificazione AWS
• 💪 Ottimo lavoro! Hai completato 7 task questa settimana

---
_Comandi utili:_
• /tasks - Vedi tutti i task
• /add <obiettivo> - Aggiungi nuovi task

🔧 Development

Test Locale Agenti

Ogni agente può essere testato localmente:

cd agents/orchestrator
python agent.py

# In altro terminale
curl -X POST http://localhost:8080/invoke \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"prompt": "Ciao, cosa puoi fare?", "user_id": "test"}'

Deploy Singolo Agente

cd agents/task-manager

# Configure
agentcore configure -e agent.py --runtime-arch ARM64

# Deploy/Update
agentcore launch --update

# Test
agentcore invoke --agent-runtime-arn <arn> --prompt "Test message"

Logs e Monitoring

# CloudWatch Logs
aws logs tail /aws/bedrock-agentcore/orchestrator --follow
aws logs tail /aws/lambda/TaskPost --follow

# Agent Runtime Status
aws bedrock-agentcore describe-agent-runtime --agent-runtime-arn <arn>

# DynamoDB Table Scan
aws dynamodb scan --table-name PersonalTasks --limit 10

📚 Documentazione

GATEWAY_SETUP.md: Configurazione AgentCore Gateway (OAuth2 + MCP)
DEPLOYMENT.md: Guida completa al deployment
SETUP.md: Setup iniziale e configurazione
troubleshooting.md: Risoluzione problemi comuni

🛠️ Tecnologie Utilizzate

Componente	Tecnologia	Scopo
Agent Framework	Strands Agents	Orchestrazione tool e LLM
Agent Runtime	AWS Bedrock AgentCore	Container runtime pay-per-use
LLM Model	Claude Sonnet 4	Reasoning e natural language
Database	DynamoDB	Task persistence
API	AWS Lambda + API Gateway	Task CRUD operations
Bot Interface	Telegram Bot API	User interaction
External Tools	MCP (Model Context Protocol)	Outlook integration
IaC	AWS CDK (TypeScript)	Infrastructure deployment
Containerization	Docker (ARM64)	Agent packaging
Scheduling	EventBridge	Daily briefing trigger

🧪 Testing

Test Locale Agenti

Ogni agente può essere testato localmente prima del deploy:

cd agents/orchestrator
python agent.py

# In altro terminale
curl -X POST http://localhost:8080/invocations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"prompt": "Ciao, cosa puoi fare?", "user_id": "test"}'

Test Remoto

# Test orchestrator deployato
agentcore invoke '{"prompt": "Ciao"}' -a orchestrator

# Test con session ID per memory
agentcore invoke '{"prompt": "Ricordi cosa ho detto prima?"}' -a orchestrator -s session-123

Test API Lambda

# Test POST task
aws lambda invoke --function-name <TaskPostLambdaArn> \
  --payload '{"body": "{\"tasks\": [{\"title\": \"Test task\"}]}"}' \
  response.json

# Test GET task
aws lambda invoke --function-name <TaskGetLambdaArn> \
  --payload '{"queryStringParameters": {"limit": "10"}}' \
  response.json

🔒 Security

IAM Roles: Least privilege per ogni Lambda/Agent
VPC: Opzionale per MCP server
Secrets Manager: Credenziali Telegram e Azure
API Keys: MCP server authenticato
Encryption: DynamoDB encryption at rest

💡 Roadmap

🤝 Contributing

Pull requests benvenute! Per modifiche importanti, apri prima una issue.

📄 License

MIT License - Vedi LICENSE per dettagli

👤 Author

Riccardo Laface - AWS Bedrock AgentCore Specialist

🙏 Acknowledgments

🎉 Buon organizing con i tuoi AI agents! 🚀

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 40 Commits
.cursor		.cursor
.github/workflows		.github/workflows
agents		agents
chat-frontend		chat-frontend
config		config
docs		docs
infrastructure/cdk-app		infrastructure/cdk-app
lambdas		lambdas
mcp-server		mcp-server
scripts		scripts
shared		shared
.env.example		.env.example
.gitignore		.gitignore
AGENTS_GUIDE.md		AGENTS_GUIDE.md
LICENSE		LICENSE
QUICKSTART.md		QUICKSTART.md
README.md		README.md
requirements.txt		requirements.txt
test_create_goal.json		test_create_goal.json
test_goal_notes.sh		test_goal_notes.sh
test_payload.json		test_payload.json

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🤖 Personal Assistant Suite - AWS Bedrock AgentCore Edition

🌟 Features

🎯 3 Agenti Specializzati

💬 Interfaccia Telegram

🌐 Frontend Web Interattivo

🔌 Integrazioni

🔐 Architettura Sicura

💰 Architettura Pay-Per-Use

🏗️ Architettura

📁 Struttura Progetto

🚀 Quick Start

Prerequisites

Installazione

1. Setup Progetto

2. Deploy Infrastruttura Base (CDK)

3. Deploy Agenti su Bedrock AgentCore

4. Configura AgentCore Gateway per Secure Lambda Access

5. Configura Environment Variables

5. Configura Environment Variables

6. Aggiorna Orchestrator con Sub-Agent ARN

6. Aggiorna Orchestrator con Sub-Agent ARN

7. Configura Telegram Webhook

7. Configura Telegram Webhook

8. Test Deployment

9. Avvia il Frontend Web (Opzionale)

📖 Usage

Telegram Commands

Esempi Pratici

🔧 Development

Test Locale Agenti

Deploy Singolo Agente

Logs e Monitoring

📚 Documentazione

🛠️ Tecnologie Utilizzate

🧪 Testing

Test Locale Agenti

Test Remoto

Test API Lambda

🔒 Security

💡 Roadmap

🤝 Contributing

📄 License

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