AgentCore Session Storageで激安RAG作るためのあれやこれや

2026/04/04 (土) JAWS-UG山梨 【第11回】勉強会 での登壇資料です

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1. AgentCore Session Storageで 激安RAG作るためのあれやこれや 2026/04/04 (土) JAWS-UG山梨 【第11回】勉強会 福地開
2. Who am I ? 福地 開 (ふくち はるき) @har1101mony 所属：JAWS-UG東京 業務：Agent Builder 実績：AWS Community Builders (AI Engineering) 2025 Japan AWS Jr.Champions 2025 Japan All AWS Certifications Engineers
3. 最近、RAG作ってますか？ 使ってますか？
4. RAG: Retrieval-Augmented Generationとは ◆検索拡張生成、すなわち「LLMが検索+生成を行う仕組み」
5. RAG: Retrieval-Augmented Generationとは ◆検索拡張生成、すなわち「LLMが検索+生成を行う仕組み」 ◆狭義のRAG: ベクトル検索を行う形式 ⚫2024年頃に大流行 ⚫AWSではBedrockナレッジベースを用いて実装可能
6. RAG: Retrieval-Augmented Generationとは ◆検索拡張生成、すなわち「LLMが検索+生成を行う仕組み」 ◆狭義のRAG: ベクトル検索を行う形式 ⚫2024年頃に大流行 ⚫AWSではBedrockナレッジベースを用いて実装可能 ◆広義のRAG: Web検索やAPI利用なども含めて検索を行う形式 ⚫最近のAIエージェントはこちらを使うことが多い ⚫コーディングエージェントなどで無意識のうちに使っている ⚫AWSではAgentCore Gatewayを用いて実装可能
7. RAG: Retrieval-Augmented Generationとは ◆検索拡張生成、すなわち「LLMが検索+生成を行う仕組み」 ◆狭義のRAG: ベクトル検索を行う形式 ⚫2024年頃に大流行 ⚫AWSではBedrockナレッジベースを用いて実装可能 ◆広義のRAG: Web検索やAPI利用なども含めて検索を行う形式 ⚫最近のAIエージェントはこちらを使うことが多い ⚫コーディングエージェントなどで無意識のうちに使っている ⚫AWSではAgentCore Gatewayを用いて実装可能 ◆2026年3月、Claude Codeにおけるコード検索手法が話題になった
8. Agentic searchが全てを上回った – Boris Cherny ◆Claude Codeの中心的な開発者Boris氏がYouTubeにて以下を発信 ⚫Agentic search just outperformed everything. And when I say agentic search, it‘s a fancy word for glob and grep. That’s all it is. ⚫Agentic searchがすべてを上回った。Agentic searchというのは、globと grepのことだ。それだけで十分なんだ。
9. Agentic searchが全てを上回った – Boris Cherny ◆Claude Codeの中心的な開発者Boris氏がYouTubeにて以下を発信 ⚫Agentic search just outperformed everything. And when I say agentic search, it‘s a fancy word for glob and grep. That’s all it is. ⚫Agentic searchがすべてを上回った。Agentic searchというのは、globと grepのことだ。それだけで十分なんだ。 観点 ベクトル検索(狭義のRAG) Agentic Search(広義のRAG) コスト エンベディングやベクトルDBでコスト増 追加費用なし 情報の鮮度 インデックス更新が必要 常に最新のファイルを直接検索 精度向上手法 チャンキングなどでチューニングが必要 Agent自身が試行錯誤+自然言語での指示 インフラ ベクトルDBの構築・運用が必要 不要 透明性 検索過程がブラックボックスになりがち 検索クエリ・結果が完全に可視化可能 スケーラビリティ 大規模データにも強い 大規模データだと時間がかかる可能性 情報の多様性 テキスト以外に画像や音声でも対応可能 基本的にテキストやコードのみ
10. Agentic searchが全てを上回った – Boris Cherny ◆Building Claude Code with Boris Cherny – YouTube ⚫https://www.youtube.com/watch?v=julbw1JuAz0
11. Claude Agent SDK×AgentCoreで Agentic RAGを構築する
12. Claude Agent SDKとは ◆Claude Codeを支えるツール・エージェントループ・コンテキスト 管理を、PythonとTypeScriptからシステムで使えるようにしたもの ◆つまりClaude Codeの能力を持つエージェントを簡単に構築できる • 先ほどのAgentic Search能力もネイティブに組み込まれている
13. Claude Code on AgentCore Runtime ◆公式からサンプルや解説が公開されている通り、Claude Codeを AgentCore Runtime上で動かすことができる ◆その際、裏側ではClaude Agent SDKが用いられている https://github.com/aws-samples/anthropic-on-aws/
14. AgentCore Runtime内部にデータを保管する ◆新機能：AgentCore Runtime Session Storage ⚫これまで：セッション中にファイルシステムへ書き込んだデータはセッショ ン終了時に削除される(最大8時間)ので、別途外部ストレージへ書き出す必要 があった ⚫これから：セッションが終了しても再利用可能なストレージを半永続的に 使える(14日以上未使用だと削除) ⚫イメージは超マネージドEFS on AgentCore Runtime(裏側はS3みたいです)
15. Claude CodeでSession StorageをAgentic Search ◆glob, grep, readなどで検索を行えるAgentic RAGが完成！ ⚫Session Storage内にドキュメントを格納 ⚫ユーザーはエージェントに質問 ⚫エージェントはSession StorageをAgentic Searchして回答生成 ⚫狭義のRAGより圧倒的にコスト削減！S3 Vectrorsより簡単(多分)！
16. サンプルアーキテクチャ ◆社内ナレッジ蓄積サイトをイメージ ⚫ユーザーがナレッジを保存すると、S3に格納されてSession Managerと同期 ⚫ユーザーがエージェントに質問すると、エージェントはAgentic Searchして レスポンスしてくれる ⚫言うなれば、RAGパイプライン(ベクトル化処理抜き)
17. サンプルアーキテクチャ ◆社内ナレッジ蓄積サイトをイメージ ⚫ユーザーがナレッジを保存すると、S3に格納されてSession Managerと同期 ⚫ユーザーがエージェントに質問すると、エージェントはAgentic Searchして レスポンスしてくれる ⚫言うなれば、RAGパイプライン(ベクトル化処理抜き)
18. サンプルアーキテクチャ ◆社内ナレッジ蓄積サイトをイメージ ⚫ユーザーがナレッジを保存すると、S3に格納されてSession Managerと同期 ⚫ユーザーがエージェントに質問すると、エージェントはAgentic Searchして レスポンスしてくれる ⚫言うなれば、RAGパイプライン(ベクトル化処理抜き)
19. サンプルアーキテクチャ ◆社内ナレッジ蓄積サイトをイメージ ⚫ユーザーがナレッジを保存すると、S3に格納されてSession Managerと同期 ⚫ユーザーがエージェントに質問すると、エージェントはAgentic Searchして レスポンスしてくれる ⚫言うなれば、RAGパイプライン(ベクトル化処理抜き)
20. 実装例 ◆詳しくはGitHubを見てくれ！ ⚫AWSリソースはAWS CDKで実装・デプロイ ⚫AgentCore Runtime Session Managerの設定はカスタムリソースで実装 ⚫エージェントの実装は特別難しいことはしていない(ストリーミングが苦しいくらい)
21. デモ
22. デモ
23. まとめ ◆AgentCore Runtime Session Managerで簡易RAGが作れる！ • コストやチューニングの難しさで足踏みしていた場合は試してみてください • ただ.mdや.txt、あるいはコードじゃないといけないという制約あり • また、セッションID管理をどうするかがちょっと難しいです (毎回新しいセッションIDとするとSession Storageの中身が変わる可能性) ◆コストお安くエージェントが作れるAgentCoreぜひお試しあれ！ • LLMのトークンコストの方が高いです • ちなみに私もKimi K2.5で約30万請求されましたが返ってきました