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開源｜AWS Emulator：AWS 官方推出、從 Smithy 模型產生的本機 AWS API 模擬器

AWS Emulator 是 AWS 官方的本機 AWS API 模擬器。它怎麼用、程式怎麼從 Smithy 模型產生、AI 代理在維護裡做什麼，用之前又要知道哪些限制？

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Published: at 09:00 AM
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AWS Emulator 是 AWS 官方的本機 AWS API 模擬器。它在本機提供 AWS API 端點，預設是 127.0.0.1:9297 的 HTTPS，啟動時產生只在這次執行有效的存取金鑰、SDK 設定檔和自簽憑證。AWS CLI 或 AWS SDK 用 AWS_ENDPOINT_URL、AWS_SHARED_CREDENTIALS_FILE、AWS_CA_BUNDLE 等環境變數改指這個端點，程式碼照常執行，請求就送到模擬器，不送到 AWS。使用者指南說，用它不需要 AWS 帳號，可以在自己的電腦、開發伺服器或持續整合（CI）環境裡測試，也不另收服務費。Linux 上從 RPM 或 Debian 套件安裝（x86_64、aarch64），macOS 和 Windows 則用官方的 Dockerfile 自己建映像，在 Docker 裡執行。用 AWS SDK for Rust 寫的測試還能用嵌入模式（embedded mode）：模擬器編進測試程式，在同一個行程裡執行，每個測試各建一份模擬器，彼此不共用資料，因此可以平行跑。

指南列出三種用途：在本機測試程式和 AWS 服務的互動，包括跨服務的呼叫；在 CI 流程裡跑整合測試，不需要 AWS 帳號和資源；搭配 AI 程式代理（AI coding agent）做原型開發。官方另外提供給 AI 程式代理用的 aws-emulator 技能（skill），需要 AWS CLI 2.35.0 以上，用 aws agent-toolkit add-skill 安裝。裝了這個技能，代理可以替使用者安裝並啟動模擬器、把 CLI 或 SDK 指向它、排除連線、憑證和簽章錯誤，並檢查專案預期能不能在模擬器上執行。指南說，代理要在工作目錄以外寫入，例如執行 sudo 或修改 shell 設定檔之前，會先詢問使用者。

AWS 在 2026 年 11 月 11 日宣布推出 AWS Emulator，原始碼放在 GitHub 的 aws/aws-emulator 儲存庫。AWS 資深首席工程師 Matthew Goldberg 同日在 About Amazon 發文說，這個專案起於一個週末的實驗：他要 Amazon 的 AI 開發工具 Kiro 依 AWS CLI 寫測試，反覆修改到測試能通過真正的 AWS，再寫出能通過同樣測試的記憶體內實作。15 分鐘後，Kiro 交出堪用（passable）的 Amazon SQS 初版。他改了提示，要 Kiro 在週末裡把 AWS 其餘的部分也做出來，Kiro 做到了；他說成果顯然有缺口，但隔週一團隊就開始拿它測試自己的軟體。

以下先看程式怎麼從模型產生、沒實作的操作怎麼處理，再看 AWS 怎麼量擬真度（fidelity），也就是模擬器的行為和 AWS 相符的程度；接著是 AI 代理在維護裡的角色、建置成本、規模和發版頻率，最後整理限制，包括哪些說法來自 AWS 自述。內容根據 v1.0.322 版的 commit 7753983（2026-11-10）、AWS Emulator 使用者指南，以及 AWS 的發表文；本文沒有安裝或執行模擬器。

模擬器怎麼從 Smithy 模型產生、怎麼量擬真度？

Smithy 是 AWS 描述 API 的介面定義語言。AWS 的上線公告說，模擬器的服務由 AWS 公開的 API 模型產生，AWS SDK 也出自同一批模型。指南〈Fidelity〉說，凡是在 GitHub 的 aws/api-models-aws 裡有 API 模型的服務，模擬器都支援它的 API；同一頁也說，還沒實作的操作回 HTTP 501。兩句合起來讀，這裡的「支援」是模擬器認得這些 API 的請求，回應和 AWS 有多接近，要看擬真度。

儲存庫的 services/ 底下，每個服務是一個 Rust crate（Rust 的編譯與發行單位），例如 SQS 是 service-com-amazonaws-sqs-amazonsqs。crate 裡的 smithy-model/ 放這個服務的 Smithy 模型 JSON，build.rs 呼叫產生器 emulator_core_build_support::generate(...)，在編譯時從模型產生這個服務的定義：服務身分、通訊協定和操作路由表（SQS 的 src/service.rs 註解）。src/ops/ 底下每個操作（operation）一個檔案，state.rs 是這個服務存在記憶體裡的狀態。所有服務共用 vendor/engine/ 裡唯一的記憶體內引擎 InMemoryEngine。儲存庫根目錄的 AGENTS.md 是給編輯這個專案的人和 AI 代理看的工作指南，裡面註明這個引擎不得另外分叉。

core/router/ 是模擬器的執行檔，本身沒有服務邏輯。它的 README 說，router 建立共用的 InMemoryEngine，把每個服務 crate 掛到同一個端點上。每個服務依模型裡的 SigV4 簽章服務名稱認領請求，再依服務自己的協定，例如 SQS 原始碼註解提到的 awsJson 和 query，找出請求要呼叫的操作。router 的 src/lib.rs 每加一個服務就由產生器重寫一次，README 寫明手改的內容會被覆蓋。

沒實作的操作一律回 HTTP 501

產生器替每個操作產生一個空殼（stub）。空殼一律回傳 Scaffolded::not_implemented，框架把它轉成符合該服務協定的 HTTP 501 NotImplemented 錯誤。每個服務 crate 的 src/scaffolded.rs 檔頭都寫明，這些空殼不能改成回傳成功值，例如 SQS 的這一份（本文譯）：

不要把空殼改成回傳成功值：用戶端，以及任何只斷言呼叫成功的檢查，都分不出空的成功值和真正的實作。請實作這個操作，否則就留著 501。

指南〈Fidelity〉也說，測試呼叫未實作的操作會收到 501，立刻失敗。

模擬的 Bedrock Runtime 不跑模型

Bedrock Runtime 是 Amazon Bedrock 用來呼叫生成式 AI 模型的 API。Bedrock Runtime crate 的 src/ops/converse.rs 檔頭說，模擬器裡沒有任何語言模型在跑。Converse 會驗證對話的輪次順序，用和 CountTokens 相同的分詞器（tokenizer）計算輸入 token，回一則由對話內容組成的助理訊息，訊息本身就說明沒有模型在執行。這則訊息的長度配合 maxTokens，遇到第一個設定的停止序列（stop sequence）就停。請求以 toolChoice 強制呼叫工具時（any 或 tool），回應是一個 toolUse 區塊，參數依該工具宣告的 inputSchema 產生，停止原因是 tool_use。

同一個 crate 的 src/ops/SKIPPED_STUBS.md 說，兩個串流操作 ConverseStream 和 InvokeModelWithResponseStream 是另外手寫的，回應整段一次產生，只送出一個片段，不模擬逐步生成。InvokeModelWithBidirectionalStream 的輸入是雙向事件串流，產生器做不出它的空殼，目前沒有實作，同樣回 501。所以這個模擬器能測呼叫 Bedrock 的程式怎麼處理回應格式、token 計數和工具呼叫的往返，測不了模型回答的內容。

擬真度怎麼量？

指南〈Fidelity〉說，已實作的操作，目標是有效的呼叫得到和 AWS 相同的結果，無效的呼叫得到相同的錯誤。指南舉的例子是 DynamoDB 的表名至少要 3 個字元，用 ab 建表時，模擬器回的錯誤和 AWS 相同（摘自〈What is AWS Emulator?〉）：

$ aws dynamodb create-table --table-name ab \
    --attribute-definitions AttributeName=id,AttributeType=S \
    --key-schema AttributeName=id,KeyType=HASH \
    --billing-mode PAY_PER_REQUEST

An error occurred (ValidationException) when calling the CreateTable operation: 1 validation error detected: Value 'ab' at 'tableName' failed to satisfy constraint: Member must have length greater than or equal to 3

擬真度測試（fidelity test）是用 AWS SDK 跑一段流程的短程式，斷言 AWS 的行為：呼叫的結果、資源最後的狀態，以及無效呼叫的確切錯誤。測試在 us-west-2 建立並驗證，全域服務改在 us-east-1。指南說，測試公開在 aws/aws-emulator-evaluation-suite 儲存庫，模擬器還沒通過的也在裡面；這個儲存庫的 README 說，每個測試都至少在兩個沙盒 AWS 帳號上驗證過。模擬器必須在流程的每一次呼叫都和 AWS 相符，包括狀態碼、建立的資源和其他副作用，才算通過一個測試。每個服務的擬真度分數，就是它通過的測試數除以該服務的測試總數。

個別的缺口記在儲存庫的 issues/ 目錄：還不能用的 API 和行為放在 issues/things-that-do-not-work/，修好之後移到 issues/things-that-now-work/。在 commit 7753983，前者有 6,545 個檔案，後者有 12,709 個（本文以 find 計數，不含 .gitkeep）。

每個 release 附上的分數是 scores.json.gz 檔，release 頁本身沒有彙整表。v1.0.322 的檔案記錄了 commit 7753983、評分時間 2026-11-11 00:09（UTC），以及每個測試的結果。紀錄分成兩類：behavioral 32,402 筆，wire 10,535 筆。評估套件的 README 把它公開的測試稱為行為擬真度測試（behavioral fidelity tests），放在 behavioral/ 目錄。wire 類測什麼，分數檔、指南和評估套件都沒有說明；從紀錄看，每筆是一串 API 呼叫，逐步比對狀態碼、回應內容和標頭，失敗時寫明在第幾步、哪一項和 AWS 不同。全部 42,937 筆紀錄中，通過 24,243 筆、未通過 18,614 筆、略過 80 筆。下表是本文從這個檔案替幾個服務合計的數字，兩類紀錄一起算。一個測試呼叫多個服務時，每個服務各算一次；通過比例不計略過的測試。

服務通過未通過略過通過比例
DynamoDB1,153533868.4%
SQS1,032482968.2%
S31,7631,0351663.0%
Bedrock Runtime77105042.3%
CloudFormation7953,3912019.0%
全部紀錄24,24318,6148056.6%

這些比例的分母是 AWS 自己選寫的測試，只反映模擬器在這些情境裡和 AWS 相符的程度，不等於某個服務有多少比例的操作已經實作。評估套件只有 behavioral/ 目錄，測試清單 manifest.jsonl 裡也找不到任何一筆 wire 紀錄，所以約四分之一的紀錄（10,535／42,937）無法對照公開的測試。指南說，每個 release 會寫明它用的模擬器 commit 和擬真度測試的版本，只有測試版本相同的分數才能比較；v1.0.322 的 release 頁和分數檔都找得到 commit，找不到測試版本，因此無法確認它的分數能和哪些版本比較。指南也說，目前模擬器在控制平面的 API，也就是建立、讀取、更新、刪除和列出資源的 API，和 AWS 最接近；資料平面的 API，以及 CloudFormation、Terraform、AWS CDK 這類基礎設施即程式碼（infrastructure as code）工具的支援，擬真度依服務而異。

AI 代理在維護裡做什麼？

指南〈How AWS Emulator keeps improving〉說，AI 代理讓模擬器跟上 AWS 的變化，模擬器持續改進，一天更新很多次。AGENTS.md 開頭稱這個儲存庫是「EmulatorCore-generated emulator project」，也說明這份文件寫給任何編輯模擬器的人，「human or agent」；它標明 EmulatorCore 的版本是 v0.1.0，vendor/ 底下的框架是代理不能修改的（agent-immutable）。README 說這個儲存庫不收 pull request，錯誤和擬真度缺口請在 GitHub Issues 回報。評估套件的 README 則說，那個儲存庫唯讀，由 AI 代理撰寫、管理和維護，不收 issue 也不收 pull request。

Goldberg 說 AWS Emulator 由三組代理建造：第一組寫測試，從 AWS 的 API 模型設計真實的使用情境，在真正的 AWS 上驗證後才提交；第二組對模擬器重播這些測試，把失敗的測試歸併成 issue，放進 things-that-do-not-work；第三組每個代理只修一個 issue，修改要通過合併關卡才能進主線。關卡會擋下編譯不過的修改，也有代理檢查程式碼規範、安全性，以及擬真度有沒有退步。他說同時有數百個代理在改這份程式碼，每天修掉數千個 issue；團隊沒有寫過、也沒有審查過任何一行程式碼。代理的主要儲存庫在 AWS CodeCommit，GitHub 上的程式碼要到發行流程的最後才發布。

查詢時（2026-11-12 10:04，台北時間），aws/aws-emulator 的預設分支有 29,684 個 commit，最近 200 個（2026-11-10 14:23 到 20:39，UTC）的作者欄全是 IssueFixerAgent（105 個）或 IssueFinderAgent（95 個），至少這一點和 Goldberg 的描述一致。

建置要多少資源、規模和發版頻率如何？

從原始碼建置只支援 Linux（x86_64、aarch64），需要 Rust 工具鏈、C 編譯器、多核心的機器，以及至少 100 GB 給 target/ 目錄的磁碟空間。README 解釋，每個 AWS 服務都是一個 crate，全部以 debug 模式建置的產物很大，而且服務越加越多。第一次完整建置要編譯每個服務 crate；之後只改一個服務，重建快得多。README 說，嵌入模式會把模擬器編進測試程式，這些建置條件和成本也適用：專案第一次跑 cargo test，也要完整編譯一次所有服務 crate，target/ 的空間同樣以這個量級估算。README 同一段說從原始碼建置只支援 Linux，Windows 和 macOS 要走 Docker；嵌入模式是否因此只能在 Linux 上用，README 沒有明說。README 建議在多個專案間共用同一個 CARGO_TARGET_DIR、在 CI 快取 target/ 或改用 sccache，並把模擬器固定在某個 release 的 commit。

在 commit 7753983，services/ 底下有 437 個目錄。其中 436 個以 service-com-amazonaws- 開頭，每個是一個服務 crate；另一個是 common（crate 名稱 service-common），不對應任何 AWS 服務，放各服務共用的程式內 IAM、EventBridge、S3 等用戶端。436 個服務 crate 共有 437 個 Smithy 模型檔，因為 IoT Wireless 的 crate 有兩個模型檔（本文以 ls 列出目錄、逐一確認 Cargo.toml 與 smithy-model/*.json 計數）。Goldberg 說，儲存庫剛建立時，系統產生的空伺服器能接 438 個 AWS API 模型的請求，但什麼也不做；這和目前的 437 個模型檔差在哪裡，文章沒有說明。

版本號的格式是 MAJOR.MINOR.PATCH，指南說 PATCH 用於錯誤修正和擬真度修正。查詢時，GitHub 上共有 12 個 release，從 2026-11-07 的 v1.0.250 到 2026-11-11 的 v1.0.322（UTC），其中 11 月 8 日一天就發了 6 個；v1.0.322 的發行說明列了 215 項修正。版本號中間有跳號，例如 v1.0.269 之後是 v1.0.290。下載站的 versions.json 列了 23 個版本，最早是 1.0.191.1，可見不是每個版本都在 GitHub 上發 release。

用之前要知道哪些限制？

指南〈Limitations〉列了六點：

〈Security〉頁還提醒兩件事。模擬器替使用者執行的程式碼，指南舉的例子是函式程式碼（function code），沒有寫明是哪個服務，不會和本機隔離，會以使用者的權限執行，可以讀寫使用者的檔案。安全修正只發布在最新版，要拿到修正就得升級。

遙測（telemetry）預設開啟，嵌入模式也一樣。指南〈Telemetry in AWS Emulator〉說，送出的資料包括隨機產生的安裝與執行 ID、作業系統與 SDK 版本等執行環境資訊、各操作的呼叫次數與結果類別、效能數字和當機類型，每個值都是隨機 ID、數字或固定清單裡的值；不含請求和回應的內容、資源名稱與 ARN、環境變數與設定檔的值、憑證、程式碼和帳號 ID。資料經 TLS 送到 AWS 的端點，每五分鐘送一批，保留最多 90 天。關閉有四種方式，任何一種都有效：

指南也提醒，把模擬器包進測試框架這類給別人用的工具時，要告訴使用者有遙測，並提供關閉的方法。

「由 AI 代理維護」是 AWS 自述。使用者指南只說 AI 代理讓模擬器保持更新，沒說是哪些代理；Goldberg 的文章也沒說代理背後是哪些模型、審查代理怎麼設定。AGENTS.md 說這個儲存庫由 EmulatorCore 產生，本文查到的指南頁面、README 和 Goldberg 的文章都沒有說明 EmulatorCore 是什麼。外界看得到的只有 commit 作者欄的代理名稱和公開的測試結果。

授權是 CC0 1.0，vendor/ 目錄裡的程式碼例外，採 Apache License 2.0。官方文件沒有和 LocalStack、moto 這些既有的第三方工具比較。

參考資料

註釋

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關於語音摘要

此語音摘要由 Google NotebookLM 提供，不完全代表作者本人對文章的理解。