Bedrock AgentをサポートしたPowertools for AWS Lambdaによる開発の効率化・省力化

Media-JAWS x JAWS-UG千葉支部 #2 幕張よ我々は帰ってきた！で発表した資料です（一部編集してます）

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1. MEDIA-JAWS X JAWS-UG千葉支部#2 幕張よ我々は帰ってきた！ 2025.6.25(火) Bedrock Agentをサポートした Powertools for AWS Lambdaによる 開発の効率化・省力化
2. 自己紹介 藤岡 敦史 前職：バックエンドエンジニア、 農業系や建設系のクライアントにて開発 現職：フォージビジョン所属、 インフラエンジニア、 フルスタックに多数のクライアントにて開発・構築 2025 All AWS Certifications Engineer →ゴールドジャケット受け取れました！！ 好きなAWSサービス Lambda
3. はじめに そもそも”Powertools”とは… ※もっと詳しく知りたい方は、ぜひ以下のAWS福井さんの資料を参照ください（個人的に神資料です） https://pages.awscloud.com/rs/112-TZM- 766/images/20221124_24th_ISV_DiveDeepSeminar_Lambda_Powertools.pdf Powertools • OSSライブラリ • ロギング、トレース、メトリクスなど、 ベストプラクティスの型・実装パターンがある程度 決まっている機能を手軽に導入できる →ボイラープレートを減らすことで、 開発速度やメンテナンス性を向上させられる • 以下の言語をサポート • Python • Java • TypeScript • .NET
4. 従来のCore utilities • 以降の説明は、今回検証に使用したTypeScriptを前提に説明します • 以下がPowertoolsの主要機能（ユーティリティ）です ※言語によってユーティリティの充実度はマチマチです ユーティリティ 概要 トレース X-rayと連携した処理のトレース ログ 構造化ロギング メトリクス カスタム名前空間を利用したメトリクス集計 Event Handler AppSync AppSync Eventからのパブリッシュ&サブスクライブ に対するイベントハンドリング ※他にも沢山ユーティリティはあるので、公式サイトを確認ください https://docs.powertools.aws.dev/lambda/typescript/latest/
5. 最新のCore utilities • 今回新たに、Bedrock AgentからLambdaを呼び出しする際に必要とする、 Lambda側での決まった実装パターンがユーティリティ化された →自前実装せずPowertoolsを使用することで、実装が大きく効率化される！ ユーティリティ 概要 トレース X-rayと連携した処理のトレース ログ 構造化ロギング メトリクス カスタム名前空間を利用したメトリクス集計 Event Handler AppSync AppSync Eventからのパブリッシュ&サブスクライブ に対するイベントハンドリング Bedrock Agent Bedrock Agentからの呼び出し に対するイベントハンドリング ※2025.6.22時点で、Pythonと.NETはBedrock Agentとの連携が対応しているようです （Javaはまだ無いようです）
6. Event Handler(Bedrock Agent) とは • 今回の新機能は、Powertools公式に以下の概要図で説明されています。
7. Event Handler(Bedrock Agent) とは • 今回の新機能は、Powertools公式に以下の概要図で説明されています。 Bedrock AgentとのIN/OUT や、 tool useのルーティング (適切なLambdaへの誘導)
8. とりあえず一回動かしてみよう • 検証のために、Bedrock Agent + Lambda + Powertoolsで、 Google Books API を使った書籍推薦エージェントを作成しました • 全体として、以下のような流れで動きます
9. とりあえず一回動かしてみよう デモ
10. Lambda実装を確認しよう // importは割愛 const app = new BedrockAgentFunctionResolver({ logger }); // Bedrock Agent – Lambda間のリゾルバ // Toolsの定義（searchBooks） app.tool<{ keywords: string, author: string }>( async ({ keywords, author }, { event }) => { try { // Tool logic const books = await searchBooks(keywords, author, 10); return books.map(book => ({ ...book })); } catch (error) { logger.error('error search books', { error }); const {sessionAttributes, promptSessionAttributes, knowledgeBasesConfiguration} = event; return new BedrockFunctionResponse({ responseState: 'FAILURE', body: 'Error search books', sessionAttributes, promptSessionAttributes, knowledgeBasesConfiguration, }); } }, { // BedrockAgentFunctionResolverが、Tool useとして識別するメタデータ name: 'searchBooks', description: 'Search for books by author or keywords', } ); export const handler = async (event: unknown, context: Context) => { return app.resolve(event as BedrockAgentFunctionEvent, context); }; まずミニマム版から
11. Lambda実装を確認しよう // importは割愛 const app = new BedrockAgentFunctionResolver({ logger }); // Bedrock Agent – Lambda間のリゾルバ // Toolsの定義（searchBooks） app.tool<{ keywords: string, author: string }>( async ({ keywords, author }, { event }) => { try { // Tool logic const books = await searchBooks(keywords, author, 10); return books.map(book => ({ ...book })); } catch (error) { logger.error('error search books', { error }); const {sessionAttributes, promptSessionAttributes, knowledgeBasesConfiguration} = event; return new BedrockFunctionResponse({ responseState: 'FAILURE', body: 'Error search books', sessionAttributes, promptSessionAttributes, knowledgeBasesConfiguration, }); } }, { // BedrockAgentFunctionResolverが、Tool useとして識別するメタデータ name: 'searchBooks', description: 'Search for books by author or keywords', } ); export const handler = async (event: unknown, context: Context) => { return app.resolve(event as BedrockAgentFunctionEvent, context); }; まずミニマム版から ①中間のリゾルバを作成 ②Bedrock Agentからの入力をリゾルブ ③メタデータから一致するToolを特定（今回で言えば”searchBooks”） ④-1. リゾルバから受け渡されるパラメータを受け取って、処理実行 ④-2. Bedrock Agentへ、エラーをRaise
12. Powertoolsを使用しないと、以下が必要 （リゾルバが無いので、）Eventから1つ1つパラメータ取得するための実装 • アクショングループ • Tool名 などなど Bedrock AgentへRaiseするExceptionクラスなどを、 自前で作成・メンテする そもそも、Bedrock Agentからのイベントが期待する形式なのか チェックしないといけない • Eventが期待する形式か • パラメータは適切か（バリデーション） Powertoolsを導入することで、 実装の削減のみ限らず、メンテナンス性や可読性も 向上することができる！
13. 実際に完成したLambda（コアのLog、Trace、Metricsを含む） 前半 import type { Context } from 'aws-lambda'; import { BedrockAgentFunctionResolver, BedrockFunctionResponse } from '@aws-lambda-powertools/event-handler/bedrock-agent'; import type { BedrockAgentFunctionEvent } from '@aws-lambda-powertools/event-handler/types'; import { Metrics, MetricUnit } from '@aws-lambda-powertools/metrics'; import { Tracer } from '@aws-lambda-powertools/tracer'; import { searchBooks } from './bookModules.js'; import { logger } from './logger.js'; const tracer = new Tracer({serviceName: 'searchBooksAgent'}); const metrics = new Metrics({namespace: 'searchBooks‘, serviceName: 'searchBooksAgent'}); const app = new BedrockAgentFunctionResolver({ logger }); // Bedrock Agent – Lambda間のリゾルバ app.tool<{ keywords: string, author: string }>( async ({ keywords, author }, { event }) => { // 以降の全ロギングに対して、以下パラメータを表示 logger.appendKeys({ keywords, author, tool: 'searchBooks' }); logger.info('searchBooks called'); try { const books = await searchBooks(keywords, author, 10); metrics.addMetric('searchBooksSucceeded', MetricUnit.Count, 1); return books.map(book => ({ ...book })); } catch (error) { トレースとメトリクスを宣言 構造化ログへのパラメータ付与 ToolUse確認のためのメトリクス集計
14. 実際に完成したLambda（コアのLog、Trace、Metricsを含む） 後半 } catch (error) { logger.error('error search books', { error }); metrics.addMetric('searchBooksFailed', MetricUnit.Count, 1); const {sessionAttributes, promptSessionAttributes, knowledgeBasesConfiguration} = event; return new BedrockFunctionResponse({ responseState: 'FAILURE', body: 'Error search books', sessionAttributes, promptSessionAttributes, knowledgeBasesConfiguration, }); } }, { name: 'searchBooks', description: 'Search for books by author or keywords', } ); export const handler = async (event: unknown, context: Context) => { logger.logEventIfEnabled(event); logger.setCorrelationId((event as BedrockAgentFunctionEvent).sessionId); logger.appendKeys({ requestId: context.awsRequestId }); return app.resolve(event as BedrockAgentFunctionEvent, context); }; Toolがエラーした場合にメトリクス へインクリメント （アラートと連携などできる） 複数サービス間のトレースをしやす いように、CorrelationIdを ロガーに設定 任意のキーをロガーに設定 （今回はrequestId）
15. LOG (Log group) • 構造的なログが得られる • 指定したキー（Ex. correlation_id, requestId）や、 パラメータ（tool, keywords, author(今回は指定してないので無し)）を自動的に出力 { "level": "DEBUG", "message": "Searching books", "timestamp": "2025-06-23T11:56:24.726Z", "service": "book-search-agent", "sampling_rate": 0, "xray_trace_id": "1-685940e8-694b07215e21870b3ea377b4", "correlation_id": "228342203262808", "requestId": "a6bc05c2-20e9-419d-ba75-f5497abcaa0b", "keywords": "[AWS 生成AI, 初心者向け, 機械学習入門]", "tool": "searchBooks", "maxResults": 10 }
16. Metrics (カスタム名前空間へのPUT) • Tool実行のカウントや、処理内部の部分的な実行時間（Duration）などを メトリクス化することができる • アラームやダッシュボードなどと連携することで、エージェントの運用に役立つ
17. TRACE (AWS X-ray) • トレースは重要。有効化しておきましょう。 • 複数のToolを構築している場合に、どのToolが呼ばれているか追跡しやすい • AgentとTool、外部APIなどとの問題切り分けに強力
18. まとめ • PowertoolsでBedrock Agentがサポートされるようになった • 導入することで、大幅な実装手間を削減することができ、 開発生産性に加えて、メンテナンス性や可読性を向上させることができる • さらに、従来のユーティリティ（トレース、ログ、メトリクスなど）と組み合わせることで、 Tool の開発や運用を快適に行うことができる 生成AIエージェントの開発・運用を加速させることができる！！ Powertoolsを積極活用しましょう！！
19. ご清聴ありがとうございました Thank you for your listening.