こんにちは、ふくちと申します。
日本時間2025年7月17日、AWS Summit New York City 2025のキーノートがオンライン配信されていました。
Dr.Swamiからいくつも生成AI、とりわけAIエージェントのアップデートが発表され、界隈が大盛りあがりしていました。
詳しいアップデート内容はこちら↓を御覧ください。超絶わかりやすく纏めてくださってます！
そんな中でも目玉はやはり Amazon Bedrock AgentCore でしょう！
これは、任意のフレームワークやモデルを使用しているAIエージェントを迅速かつ安全に導入・運用できるようにするサービスセットです。
これまではLangChainやStrands Agents SDKなどを用いる場合、ECSやLambda上にデプロイしてアプリケーションを動かしていました。
ただ、その際には他のインフラ部分に幾つも気を配る必要がありました。例えば、セッション管理・メモリ・オブザーバビリティ・ツールとの連携など…
その面倒くさいインフラ構築・管理の部分を簡易的にしてくれるサービスとなっているようです。
これで開発者はアプリケーションロジックの実装へ注力できるようになり、よりビジネス的な価値をもたらすことに注力できます。
とはいえ、実際に使ってみないとよくわかりませんよね。
ということで、Strands Agents SDKを使ってAIエージェントを作り、AgentCoreを用いてサクッとデプロイするというところまでやってみました。
1.1 Strands Agents SDKでのエージェント作成
Strands Agents SDKはAgentCoreと同じくらいのタイミングでGAされた、AIエージェント作成用フレームワークの1つです。
(AWSが提供しているフレームワークなので、AWSサービスとの親和性は抜群だったのですが、AgentCoreのせいでおかげで、その優位性は失われてしまいました。お労しや…)
まず、さっくりAIエージェントを作っていきます。
terminal
# uvで仮想環境を作成し、プロジェクトを初期化
$ uv venv
$ source .venv/bin/activate
$ uv init
続いて、エージェントを作成します。たった3行でAIエージェントが作成できてしまいます。
my-strands-agent.py
from strands import Agent
# デフォルト設定でエージェントを定義
agent = Agent()
# エージェントへ質問
agent("Tell me about agentic AI")
1.2 AgentCore互換エージェントへ修正
ここから、4つの要素を追加してエージェントをAgentCore互換エージェントへ変化させます。
- ランタイムのインポート
- アプリの初期化
- 関数の修飾
- 実行コマンドの追加
my-strands-agent.py
from strands import Agent
+ from bedrock_agentcore.runtime import BedrockAgentCoreApp # 1.
+ app = BedrockAgentCoreApp() # 2.
agent = Agent()
+ @app.entrypoint # 3.
+ def invoke(payload):
+ """Process user input and return a response"""
+ user_message = payload.get("prompt", "Hello")
+ return {"result": user_message}
+ if __name__ == "__main__": # 4.
+ app.run()
1.3 ローカルでの動作確認
ここまで来たら必要なモジュールをインストールして、ローカルでテストを実行します。
terminal
$ uv pip install strands-agents bedrock-agentcore
+ bedrock-agentcore==0.1.0
$ uv run my-strands-agent.py
INFO: Started server process [10179]
INFO: Waiting for application startup.
INFO: Application startup complete.
INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8080 (Press CTRL+C to quit)
これでポート8080をリッスンするHTTPサーバーが起動しました。
別ターミナルから、このサーバーへアクセス確認します。
terminal
$ curl -X POST http://localhost:8080/invocations \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"prompt": "Hello world!"}'
# 回答例
{"result":{"role":"assistant","content":[{"text":"Hello! It's nice to meet you! How are you doing today? Is there anything I can help you with?"}]}}%
※bedrock-agentcoreのバージョンは0.1.0以上を使用してください。
※私は0.0.1までしか用意されていないときに実行してImportErrorになりました…
AgentCoreには、スターターツールキットなる便利なものが用意されています。
これを用いることで、簡単なパッケージ化およびAgentCore Runtimeへのデプロイが可能になります。
2.1 Dockerfileの作成
まずはパッケージ化もといDockerFileの作成です。
事前準備として、今回使用するECRリポジトリと、以下権限を持ったIAM実行ロールを予め環境にデプロイしておいてください。
IAMロールに付与する権限
AgentCore Runtime用ポリシー
{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
{
"Sid": "ECRImageAccess",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"ecr:BatchGetImage",
"ecr:GetDownloadUrlForLayer"
],
"Resource": [
"arn:aws:ecr:{{region}}:{{accountId}}:repository/{{repository-name}}"
]
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"logs:DescribeLogStreams",
"logs:CreateLogGroup"
],
"Resource": [
"arn:aws:logs:{{region}}:{{accountId}}:log-group:/aws/bedrock-agentcore/runtimes/*"
]
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"logs:DescribeLogGroups"
],
"Resource": [
"arn:aws:logs:{{region}}:{{accountId}}:log-group:*"
]
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"logs:CreateLogStream",
"logs:PutLogEvents"
],
"Resource": [
"arn:aws:logs:{{region}}:{{accountId}}:log-group:/aws/bedrock-agentcore/runtimes/*:log-stream:*"
]
},
{
"Sid": "ECRTokenAccess",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"ecr:GetAuthorizationToken"
],
"Resource": "*"
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"xray:PutTraceSegments",
"xray:PutTelemetryRecords",
"xray:GetSamplingRules",
"xray:GetSamplingTargets"
],
"Resource": [ "*" ]
},
{
"Effect": "Allow",
"Resource": "*",
"Action": "cloudwatch:PutMetricData",
"Condition": {
"StringEquals": {
"cloudwatch:namespace": "bedrock-agentcore"
}
}
},
{
"Sid": "GetAgentAccessToken",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"bedrock-agentcore:GetWorkloadAccessToken",
"bedrock-agentcore:GetWorkloadAccessTokenForJWT",
"bedrock-agentcore:GetWorkloadAccessTokenForUserId"
],
"Resource": [
"arn:aws:bedrock-agentcore:{{region}}:{{accountId}}:workload-identity-directory/default",
"arn:aws:bedrock-agentcore:{{region}}:{{accountId}}:workload-identity-directory/default/workload-identity/{{agentName}}-*"
]
},
{
"Sid": "BedrockModelInvocation",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"bedrock:InvokeModel",
"bedrock:InvokeModelWithResponseStream"
],
"Resource": [
"arn:aws:bedrock:*::foundation-model/*",
"arn:aws:bedrock:{{region}}:{{accountId}}:*"
]
}
]
}
AgentCore Runtime 信頼ポリシー
{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
{
"Sid": "AssumeRolePolicy",
"Effect": "Allow",
"Principal": {
"Service": "bedrock-agentcore.amazonaws.com"
},
"Action": "sts:AssumeRole",
"Condition": {
"StringEquals": {
"aws:SourceAccount": "{{accountId}}"
},
"ArnLike": {
"aws:SourceArn": "arn:aws:bedrock-agentcore:{{region}}:{{accountId}}:*"
}
}
}
]
}
ECRとIAMロールを作成したら、以下の構成でファイルを作成します。
agentcore/ #自分のルートディレクトリ名
├── my_strands_agents.py # メインとなるエージェントコード、上記で作成済み
├── requirements.txt # 必要な依存関係を記載
└── __init__.py # ディレクトリをPythonパッケージとして認識させるためのファイル、空でOK
メインとなるエージェントコード用ファイルの名前に「-(ハイフン)」を使うと、エラーになるようです。代わりにアンダースコアなどを使用してください。
requirements.txt
strands-agents
bedrock-agentcore
その後、Docker Desktopを立ち上げておきます。
agentcore configureコマンドを用いて、Dockerfileを作成していきます。
terminal
$ agentcore configure --entrypoint my_strands_agent.py -er arn:aws:iam:::role/
Configuring Bedrock AgentCore...
Entrypoint parsed: file=/path/to/agentcore/my_strands_agent.py, bedrock_agentcore_name=my_strands_agent
Agent name: my_strands_agent
🏗️ ECR Repository
Press Enter to auto-create ECR repository, or provide ECR Repository URI to use existing
ECR Repository URI (or skip to auto-create): (先ほど作成したECRリポジトリのURI)
✓ Using existing ECR repository: (先ほど作成したECRリポジトリのURI)
🔍 Detected dependency file: requirements.txt
Press Enter to use this file, or type a different path (use Tab for autocomplete):
Path or Press Enter to use detected dependency file:
✓ Using detected file: requirements.txt
🔐 Authorization Configuration
By default, Bedrock AgentCore uses IAM authorization.
Configure OAuth authorizer instead? (yes/no) [no]:
✓ Using default IAM authorization
Configuring BedrockAgentCore agent: my_strands_agent
Found credentials in shared credentials file: ~/.aws/credentials
Generated .dockerignore
Generated Dockerfile: /path/to/agentcore/Dockerfile
Generated .dockerignore: /path/to/agentcore/.dockerignore
Setting 'my_strands_agent' as default agent
╭───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── Bedrock AgentCore Configured ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ Configuration Summary │
│ │
│ Name: my_strands_agent │
│ Runtime: Docker │
│ Region: Region │
│ Account: ************ │
│ Execution Role: 先ほど作成したIAMロールのARN │
│ ECR: 先ほど作成したECRリポジトリ名 │
│ Authorization: IAM (default) │
│ │
│ Configuration saved to: /path/to/agentcore/.bedrock_agentcore.yaml │
╰────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
ここでディレクトリを確認すると、恐らくDockerfileや.dockerignoreなどができているはずです。
2.2 AgentCore Runtimeへデプロイする
いよいよ大詰め、デプロイ作業です。
先ほど作成したDockerfileなどを用いて作業を進めます。
とはいえ、ここでもスターターツールキットの agentcore launch を使用すれば、コマンド一発でデプロイ可能です。
$ agentcore launch
Launching Bedrock AgentCore (cloud mode)...
Launching Bedrock AgentCore agent 'my_strands_agent' to cloud
(略)
Docker image built: bedrock_agentcore-my_strands_agent:latest
Uploading to ECR...
(略)
Image pushed successfully
Image uploaded to ECR: (作成したECRリポジトリのURI)
Creating/updating agent...
Creating agent 'my_strands_agent' with image URI: (作成したECRリポジトリのURI)
Successfully created agent 'my_strands_agent' with ID: my_strands_agent-**********, ARN: arn:aws:bedrock-agentcore:::runtime/my_strands_agent-**********
Agent endpoint: arn:aws:bedrock-agentcore:::runtime/my_strands_agent-**********/runtime-endpoint/DEFAULT
╭────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── Bedrock AgentCore Deployed ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ Deployment Successful! │
│ │
│ Agent Name: my_strands_agent │
│ │
│ You can now check the status of your Bedrock AgentCore endpoint with: │
│ $ agentcore status │
│ │
│ You can now invoke your Bedrock AgentCore endpoint with: │
│ $ agentcore invoke '{"prompt": "Hello"}' │
│ │
│ 📋 Agent logs available at: │
│ /aws/bedrock-agentcore/runtimes/my_strands_agent-**********-DEFAULT │
│ /aws/bedrock-agentcore/runtimes/my_strands_agent-**********-DEFAULT/runtime-logs │
│ │
│ 💡 Tail logs with: │
│ aws logs tail /aws/bedrock-agentcore/runtimes/my_strands_agent-**********-DEFAULT --follow │
│ aws logs tail /aws/bedrock-agentcore/runtimes/my_strands_agent-**********-DEFAULT --since 1h │
╰────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
ステータス確認コマンドはこちら。Runtimeだけでなく、エンドポイント・ログの状態も確認できます。
コンソール上でももちろん確認できます。
エージェントを呼び出します。
$ agentcore invoke '{"prompt": "Hello"}'
Response:
{
"ResponseMetadata": {
"RequestId": *****,
"HTTPStatusCode": 200,
"HTTPHeaders": {
"date": "Wed, 16 Jul 2025 20:04:06 GMT",
"content-type": "application/json",
"transfer-encoding": "chunked",
"connection": "keep-alive",
"x-amzn-requestid": *****,
"baggage": *****,
"x-amzn-bedrock-agentcore-runtime-session-id": *****,
"x-amzn-trace-id": *****
},
"RetryAttempts": 0
},
"runtimeSessionId": *****,
"traceId": *****,
"baggage": *****,
"contentType": "application/json",
"statusCode": 200,
"response": [
"b'\"Hello! How are you doing today? Is there anything I can help you with?\\\\n\"'"
]
}
呼び出した後、CloudWatchのGen AI Observabilityを確認すると…
ここで触った機能はAgentCoreサービスのほんの一部、はじめの一歩に過ぎません。
他のリソースについてもガンガン触っていこうと思います！
また、気になるお値段ですが、もちろんサーバーレスです。つまり使った分だけ課金です。
ただ、9月16日まではAgentCoreは無料で使えるそうです。今のうちに使い倒して、GAされて東京リージョンへ来たとき、即座にスタートダッシュできるようにしておきましょう！
