|
1
|
# 参照リンク
|
|
2
|
|
|
3
|
- [[祝] Amazon Bedrock AgentCore が一般提供開始（GA）しました！](https://dev.classmethod.jp/articles/amazon-bedrock-agentcore-ga/)
|
|
4
|
- [Amazonワークショップ](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/abd92795-9a36-4e63-a115-ad04f483248c/ja-JP)
|
|
5
|
- [AmazonワークショップのGitリポジトリ](https://github.com/aws-samples/sample-amazon-bedrock-agentcore-onboarding)
|
|
6
|
- [開発ガイド](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/)
|
|
7
|
- [Strands Agents](https://strandsagents.com/1.x/)
|
|
8
|
- [Strands Agents – オープンソース AI エージェント SDK の紹介（AWSブログ）](https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/introducing-strands-agents-an-open-source-ai-agents-sdk/)
|
|
9
|
|
|
10
|
## AgentCoreとは
|
|
11
|
|
|
12
|
- 生成AIエージェントを「安全・安定・本番向け」に動かすための共通基盤。2025-7にプレビュー2025-10にGA。
|
|
13
|
- 従来の「Agents for Amazon Bedrock」との違い
|
|
14
|
- 2025-12現在、AWSコンソール上のBedrock＞エージェントのメニューにリンクされているのは「Agents for Amazon Bedrock」のこと(Coreとは別)
|
|
15
|
- 「Agents for Amazon Bedrock」は、Lambda関数やMCPサーバーをtoolとして利用可能でGUIから楽に作成できる「完成品」のサービス（ノーコード、ローコード寄り）。
|
|
16
|
- 呼び出しはAWS SDKやCLIなどから(IAM認証ベース)。
|
|
17
|
- AgentCoreはよりコア(基盤)の部分を提供。より高度なユースケースに対応。
|
|
18
|
- Agentを使いたいのみであればCoreを利用することは必須ではなく「Agents for Amazon Bedrock」で十分の場合も。
|
|
19
|
- agentのコードはStrandsAgentsライブラリを利用して実装するのが基本ぽい？(python用とtypescript用のSDKがあるがtypescriptは後発でpython利用が主流？GenUもagentCore関連コードのみpythonで実装)
|
|
20
|
- Strands AgentsはAWSが開発しているオープンソースのAIエージェント開発用SDK(Bedrock専用というわけではない)
|
|
21
|
|
|
22
|
# Agent Coreが提供するサービス
|
|
23
|
|
|
24
|
- Runtime: AI エージェントのためのサーバーレスな実行環境
|
|
25
|
- リクエストを処理する時のみ稼働。最大 8 時間の長時間タスクも実行可能
|
|
26
|
- 実際の稼働時間のみ課金の対象となり、LLM の応答待ち時間は課金対象外となる
|
|
27
|
- セッションごとの隔離による機密性
|
|
28
|
- MCP のプロトコルでアクセス可能なランタイム
|
|
29
|
- 各セッションは専用の microVM で稼働し、メモリ、ファイルシステム、演算装置 (CPU) が互いに独立
|
|
30
|
- AI エージェントごとに処理をトレースする組込みの機能
|
|
31
|
- 実装言語・フレームワークによらず特定 API を実装する Docker コンテナであれば動かすことができる（といいつつStrandsAgents利用が基本？）
|
|
32
|
- 特定 API → "@app.entrypoint"注釈をつけたinvoke関数？
|
|
33
|
- Identity: AIエージェントを安全に公開するための認証認可を提供
|
|
34
|
- 例としてRuntimeで稼働させるエージェントにCognitoを連携させてOAuthベースの認証認可を提供。
|
|
35
|
- Gateway: 外部サービスを MCP で利用できるようにして接続する
|
|
36
|
- 例としてLambda関数をMCPで接続できるようにする
|
|
37
|
- Built-in tools
|
|
38
|
- Code Interpreter: AI エージェントがサンドボックス環境で安全にコードを記述・実行するためのサービス
|
|
39
|
- インフラストラクチャの管理が不要
|
|
40
|
- AIが生成したコードを、完全に隔離された環境で実行することで、ワークロードの安全性を確保
|
|
41
|
- リクエスト時に即時にプロビジョニングが行われ、使った分だけの従量課金
|
|
42
|
- デフォルト 15 分、最長 8 時間までの長時間実行をサポート
|
|
43
|
- Browser: Web アプリケーションを操作およびテストし、オンライン リソースにアクセスし、Web ベースのタスクを実行できる、安全で分離されたブラウザー環境
|
|
44
|
- Webベースの公開情報からの情報取得のために利用？ボタンClickなどのUI操作も可能ぽい
|
|
45
|
- [ClathMethod社ブログ:[Amazon Bedrock AgentCore] AgentCore Browser をAIエージェントで操作してみた](https://dev.classmethod.jp/articles/amazon-bedrock-agentcore-agentcore-browser-sample/)
|
|
46
|
- Observability: End to End での動作監視（モニタリング）
|
|
47
|
- Memory: 短期・長期記憶機能による文脈認識
|
|
48
|
|
|
49
|
---
|
|
50
|
|
|
51
|
# WorkShop Memos
|
|
52
|
|
|
53
|
## 【memo】01_code_interpreter
|
|
54
|
|
|
55
|
- cost_estimator_agent.pyの"estimate_costs"関数をテストコードから実行するラボ
|
|
56
|
- agentの実装をローカルで実行している（AgentCoreの機能としてはInterpreterしか利用していない）
|
|
57
|
- @toolとして実装したものと、MCPサーバーとして提供されているものをtoolsとして指定して、config.py に定義のプロンプトを実行
|
|
58
|
|
|
59
|
## 【memo】02_runtime
|
|
60
|
|
|
61
|
- 01のagent実装をAgentCoreにデプロイして、コンソール画面から実行するラボ
|
|
62
|
- DockerイメージのビルドとECRへのデプロイを行っている
|
|
63
|
|
|
64
|
|