在awk中，实际上有一种方法可以使用system()函数或通过管道传输到系统命令中的print语句来执行shell命令，这实际上可以用于直接执行AWS CLI命令。但是，在我们继续之前，重要的是要了解在awk中使用system()或管道将为每个命令创建一个新的shell，如果您正在处理大量数据，则会显着较慢并消耗更多资源。这就是为什么生成脚本然后运行它通常更有效的原因。如果你仍然对这种方法感兴趣，你可以像这样修改你的awk命令：

awk 'NR > 2 { cmd=sprintf("aws s3 --profile Admin-Profile mv \"s3://<bucket>/documents/%s.pdf\\" \"s3://<bucket>/documents/%s.pdf\"", $3, $1); system(cmd) }'

sprintf函数用于生成命令字符串，然后system()函数用于执行它。请记住，直接从awk运行shell命令应该谨慎，因为命令将按原样运行，而不会检查错误或意外情况。如果您的环境中存在SQL注入或其他恶意活动的风险，那么第一种方法（生成脚本然后运行它）会更安全。

主要问题可能是由于您试图在awk语句中使用AWS CLI命令的方式。awk不是shell，因此不能直接执行shell命令。
一个可能的解决方案是使用awk生成包含所有必要AWS CLI命令的shell脚本，然后执行该脚本。以下是如何修改代码：

export PGPASSWORD="<my_password>"

echo "SELECT id, number FROM mytable"                   \
  | psql -h <local-docker-ip> -p <docker-port> -U <user> \
  | head -n -2                                           \
  | awk 'NR > 2 { printf("aws s3 --profile Admin-Profile mv \"s3://<bucket>/documents/%s.pdf\" \"s3://<bucket>/documents/%s.pdf\"\n", $3, $1) }' \
  > aws_commands.sh

然后你可以运行这个脚本（确保它是可执行的）：

chmod +x aws_commands.sh
./aws_commands.sh

这段代码基于PostgreSQL查询的输出，用aws s3 mv命令构造一个shell脚本aws_commands.sh，然后执行该脚本。
需要注意的一点是awk命令中printf的用法。这允许您将输出格式化为字符串，其中%s将按顺序替换为以下参数。另外，请记住，应该使用$引用shell变量。
请确保在执行之前检查aws_commands.sh的正确性。如果要重命名的文件数量很大，请考虑先在一小部分文件上测试脚本。
此外，如果您要处理大量文件，这种方法可能会有性能问题，因为它对每个文件执行单独的aws s3 mv命令。如果性能成为问题，您可能需要考虑使用AWS SDK for Python（Boto3）来更有效地执行这些操作。