Bedrock AgentCoreを使って簡単なチャットアプリを作ってみた！

by Har1101

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突撃！隣のAgentic Workflow 2025/07/19 (土) JAWS-UG磐田 AWS GenAI勉強会福地開

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今日話すこと ◆AIエージェントの種類 • AIエージェントは2種類 • Agentic Workflowとは ◆AWSでAgentic Workflowを構築する方法 ◆実際にAgentic Workflowを構築されている方に話を聞いてみた ※資料中で「AI」と記載しているものは「生成AI」とりわけ「LLM」のことを指します ※所属組織とは一切関係ない、私個人の意見・考えとなります

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AIエージェントの種類

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AIエージェントって(ざっくり) 2種類あんねん ◆AIにどこまで任せるか次第で実装形式は変わる

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AIエージェントって(ざっくり) 2種類あんねん ◆AIにどこまで任せるか次第で実装形式は変わる • エージェントに全て賭けろ！→完全自律型AIエージェント • そこまでは無理！→基本的にはワークフロー型AIエージェント ※完全な対立構造ではない。ワークフローの中に自律型を組み込むなども可能エージェントに全て賭けられますか？ (全て任せますか？) 完全自律型 AIエージェントワークフロー型 AIエージェント

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現在の解：ワークフロー型が多い ◆業務活用する時にはワークフロー型となることが多い • ワークフローの方が、自律型より効率が良いことが多い • 毎回確実に作業してほしいことがある時には、エージェントにやらせない方が良いエージェントに全て賭けられますか？ (全て任せますか？) 完全自律型 AIエージェントワークフロー型 AIエージェント Agentic Workflow 定義済み Workflow 参考：https://zenn.dev/pharmax/articles/d1d3695e4114c0

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現在の解：ワークフロー型が多い ◆業務活用する時にはワークフロー型となることが多い • ワークフローの方が、自律型より効率が良いことが多い • 毎回確実に作業してほしいことがある時には、エージェントにやらせない方が良い ◆現在、Agentic Workflowへ挑戦している企業が増加(AWS Summitで観測) エージェントに全て賭けられますか？ (全て任せますか？) 完全自律型 AIエージェントワークフロー型 AIエージェント Agentic Workflow 定義済み Workflow 参考：https://zenn.dev/pharmax/articles/d1d3695e4114c0

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Agentic Workflowとは ◆ワークフローの中でLLMが自律的に判断・行動する部分を組み込むエージェントに全て賭けられますか？ (全て任せますか？) 完全自律型 AIエージェントワークフロー型 AIエージェント Agentic Workflow 定義済み Workflow 参考：https://zenn.dev/pharmax/articles/d1d3695e4114c0

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AWSでAgentic Workflowを構築する

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Agentic Workflowを構築する方法 ◆方法1. AWSのマネージドなサービス・機能を使う • Bedrock Flows • Step Functions + Bedrock • (Bedrock Agents + カスタムオーケストレーションLambda) ◆方法2. LLMアプリ開発フレームワークを用いる • LangGraph • Mastra • Strands Agents SDK • 上記で作成したワークフローをECS/Lambdaなどに載せて動かす

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いったい、いつの話をしている？

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Bedrock AgentCoreを使って簡単なチャットアプリ作ってみた！ 2025/07/19 (土) JAWS-UG磐田 AWS GenAI勉強会福地開

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Who am I ? 福地開 (ふくちはるき) @har1101mony 所属：NECソリューションイノベータ株式会社年次：3年目業務：インフラエンジニア、少しだけLLM触る人選出：AWS Community Builders (AI Engineering) 2025 Japan AWS Jr.Champions 2025 Japan All AWS Certifications Engineers

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Bedrock AgentCoreとは？

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AIエージェントに聞いてみよう！

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Bedrock AgentCoreとは？ ◆開発者向けの新規生成AIサービス ◆任意のフレームワーク・モデルで構築されたAIエージェントを安全かつ大規模にデプロイおよび運用できる • フレームワーク: LangGraph, CrewAI, Strands Agents • モデル: Bedrock, OpenAI, Gemini ◆Swamiさん「AIエージェントにとって最も良い環境を提供する」＝Bedrockに限らない、すべてのAIエージェントに対する言葉

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従来のBedrock Agentsと何が違う？ ◆SaaSか、PaaSかの違いに相当する(以下、引用)

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従来のBedrock Agentsと何が違う？ ◆SaaSか、PaaSかの違いに相当する(以下、引用) • 従来のBedrockエージェントは、Action Groupで多少のコーディングが必要とはいえ、基本的にはSaaSとして提供されていました。 • 一方、Amazon Bedrock AgentCoreは、Amazonがホスティング環境を提供し、その他の開発や技術選択についてはビルダーに委ねられています。つまり、PaaSのような位置づけになっていると言えるでしょう。 https://qiita.com/Syoitu/items/e85c9d9bd389c987d7bc

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AIエージェントをAgentCore Runtimeへデプロイしてみよう！

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デプロイまでの流れ 1. LLMアプリ開発フレームワークを用いてエージェントを構築 • 個人的なおすすめフレームワークはStrands Agents SDK • AWS Summit NYC付近でめでたくGA 2. 構築したエージェントをAgentCore互換エージェントに変更 • とても簡単、デコレータを追加するくらい 3. Bedrock AgentCore Runtimeへデプロイ • 便利なコマンドが用意されており、最短2コマンドでデプロイまで完了 4. 作ったエージェントを呼び出す • 呼び出し方をどうするか？が個人的に気になるポイント

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1. Strands Agents SDKでエージェントを構築 ◆そもそもStrands Agents SDKとは(ざっくり) ：

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1. Strands Agents SDKでエージェントを構築 ◆そもそもStrands Agents SDKとは(ざっくり) ： 3行でエージェントが出来上がる優れモノ https://qiita.com/minorun365/items/dd05a3e4938482ac6055

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2. AgentCore互換エージェントへ変換 ◆4つの要素を追加する： • 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

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3. Bedrock AgentCore Runtimeへデプロイ ◆流れとしては以下の通り ◆Dockerfile作成、Docker Build、ECRへプッシュ、デプロイ…

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3. Bedrock AgentCore Runtimeへデプロイ ◆流れとしては以下の通り ◆Dockerfile作成、Docker Build、ECRへプッシュ、デプロイ… ◆面倒くさそう！なんだか大変そう！

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3. Bedrock AgentCore Runtimeへデプロイ ◆Bedrock AgentCore Starter Toolkitという便利なものがある！ • agentcore configureコマンド： ECRリポジトリ作成、依存関係(パッケージ)の確認、認証機能の設定、 Dockerfileの作成… • これらの設定をまるっと纏めた .bedrock_agentcore.yaml の作成 →恐らくCloudFormation or SAMテンプレートと同じ

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3. Bedrock AgentCore Runtimeへデプロイ ◆Bedrock AgentCore Starter Toolkitという便利なものがある！ • agentcore launchコマンド： docker build、ECRへのプッシュ、ECRのImageを参照してRuntimeへのデプロイまで行ってくれる(ロググループなども作成してくれる)

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4. 作ったエージェントを呼び出す ◆CLIで呼び出す場合 • agentcore invokeコマンド

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4. 作ったエージェントを呼び出す ◆Streamlitから呼び出す場合 • boto3のinvoke_agent_runtime()

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4. 作ったエージェントを呼び出す ◆実際のアプリケーションから呼び出すときはどうする？ • これまではLambda/ECSなどからBedrockのAPIをコールしていた ◆以下のようなよくありそうな構成の時…

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4. 作ったエージェントを呼び出す ◆実際のアプリケーションから呼び出すときはどうする？ • これまではLambda/ECSなどからBedrockのAPIをコールしていた ◆以下のようなよくありそうな構成の時…これは悲しい…

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4. 作ったエージェントを呼び出す ◆個人的にはLambdaなどをできるだけ挟みたくない • 単純に実装で考慮事項が多い(ストリーミングレスポンスは特に) • Bedrock AgentCoreの恩恵が減る(高速コールドスタート) ◆単純にアプリ側の知識が無く、どうすればいいかわからない • ボタンを押したらinvoke_agent_runtime()を直接コールとかダメそう • フロントエンドとバックエンドは分離したい • けどLambdaなどはできれば挟みたくない(個人の願望) ◆今後開拓が進んでいく…はず • 諦めてLambda/ECS使えって言われたらそうします

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アプリも作ってみた

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構成図 ◆Strands Agents SDK + Bedrock AgentCore + MCP • Strands Agents SDKでエージェントを実装 • エージェントがAWS Knowledge MCPを使えるように設定 • Streamlitからinvoke_agent_runtime()をコールすればOK

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Strands AgentsでMCP+ストリーミングレスポンス

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Streamlitからinvoke_agent_runtime()をコール ◆デモはこれでいいが、実際はどうするか検討中 ◆ストリーミングレスポンスの処理はVibe Codingしただけなので、現在理解&デバッグ中

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でもなんだか難しそう… Strands AgentsもAgentCoreもよーわからん…

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そんなあなたに AWS Knowledge MCP

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AWS Knowledge MCP ◆最新のドキュメント、コードサンプル、その他の公式AWSコンテンツを提供する、完全に管理されたリモートMCPサーバー ◆これをお手元のコーディングエージェントに設定しよう！！！ • エージェントと対話・理解しながら実装を進められます！ https://qiita.com/har1101/items/b1ce189c80ae44b9c505

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◆Strands Agents SDK + Bedrock AgentCoreのお話をしました！ • Bedrock AgentCoreは、AIエージェントにとって最高の環境 • デプロイまでの流れはたったの4ステップ • デモアプリへの組み込みも簡単！ • 実際のアプリケーションに組み込むにはどうするか？を現在考え中 ◆最高のアップデートにして最高の新機能、色んなAIエージェントシステムを作っていきましょう〜〜〜！まとめ