Full boto-like credential configuration support

Trying out a Nova Speech-to-Speech example today, I was surprised `aws_sdk_bedrock_runtime` didn't correctly pick up my configured AWS credentials - with the below error:

```
aws_sdk_bedrock_runtime.models.ServiceError: AWS_ACCESS_KEY_ID and AWS_SECRET_ACCESS_KEY are required
```

[This note in the readme](https://github.com/awslabs/aws-sdk-python/blob/0090493b47493aea886c10ee9626755b36481f12/dev-guide/service-clients.md?plain=1#L21) seems to suggest there's a known limitation here - but is there an expected timeline for this library to align to full standard CLI/boto3 credential discovery?

It was straightforward enough for me to work around on my corp laptop, but I'm worried that there are AWS environments e.g. SageMaker and [ECS](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECS/latest/developerguide/ecs-environment-variables.html) where AWS credentials are available and people might want to run this connector, but AFAIK these specific environment variables are not set?

Beginne mit dem Hinweis im verlinkten service-clients README und reproduziere den Fehler mit den Anmeldeinformationen im Nova Speech-to-Speech-Beispiel. Prüfe, wie aws_sdk_bedrock_runtime derzeit Anmeldeinformationen bezieht, und vergleiche anschließend das erwartete standardmäßige CLI/boto3-Ermittlungsverhalten für SageMaker und ECS. Als erledigt gilt die Aufgabe, wenn unterstützte konfigurierte AWS-Anmeldeinformationen erkannt werden, ohne AWS_ACCESS_KEY_ID und AWS_SECRET_ACCESS_KEY vorauszusetzen.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.