Strands AgentsでAWS調査エージェントをサクッと構築してみた

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1. Strands Agentsで AWS調査エージェントをサクッと構築してみた 2025/08/22(金) 豊洲会
2. 自己紹介 ┃SIer 所属 ‐ 年次：2年目(24卒) ‐ 担当業務：社内サービス(AWS/Terraform/React) ┃触りたいAWSサービス：SageMaker ┃AWS・生成AIを中心に勉強中です！ 2 umitsu 昨年末からQiitaへの記事投稿を 始めました！（4月から週1投稿中）
3. 3 AIエージェント作ってますか？
4. はじめに ┃本日お話しすること 4 Strands Agentsについて 作ったエージェントについて
5. はじめに ┃本日お話しすること 5 Strands Agentsについて 作ったエージェントについて 概要など簡単に紹介 ・実装について ・実行結果について
6. 6 Strands Agents とは
7. Strands Agents ┃AWSが開発したオープンソースAIエージェントSDK ‐ モデル駆動型アプローチが特徴 ┃LLMの推論能力を活用し、モデル自身が 計画・実行・振り返りを行う ‐ 開発者がワークフローを定義しない 7 https://strandsagents.com/latest/ より引用 簡単にAIエージェントを構築・実行できる！
8. 8 AIエージェントを作ってみる
9. 作るもの 9 ┃AWSに関する質問に答えてくれる 「AWSリソース調査エージェント」を作成
10. 作るもの 10 ┃AWSに関する質問に答えてくれる 「AWSリソース調査エージェント」を作成 リソース情報が必要な場合 use_awsを使用して AWSリソースを操作
11. 作るもの 11 ┃AWSに関する質問に答えてくれる 「AWSリソース調査エージェント」を作成 AWS情報が必要な場合 MCPサーバーを使用して ドキュメントを参照
12. 作るもの 12 ┃AWSに関する質問に答えてくれる 「AWSリソース調査エージェント」を作成 子エージェントの情報を もとにレポート作成
13. 13 実装してみる
14. 実装｜AWS操作を行うエージェント 14 ┃組み込みツールである use_aws を使って AWSのリソース状況を調査 @tool def aws_operator(query: str) -> str: agent = Agent( system_prompt=""" あなたはAWSリソース操作の専門家エージェントです。 use_awsツールを使用して実際のAWSリソース情報を取得・操作してください。 ## 重要な制約 - 安全性のため、読み取り専用の操作を基本とする - 破壊的操作は実行前に必ず確認する - デフォルトリージョン: us-east-1 """, model=bedrock_model, tools=[use_aws] ) response = agent(query) 利用可能なツールを定義
15. 実装｜AWS情報を調査するエージェント 15 ┃AWS Documentation MCP Server を利用して AWSドキュメントから情報を取得 documentation_mcp_client = MCPClient(lambda: stdio_client( StdioServerParameters( command="uvx", args=["awslabs.aws-documentation-mcp-server@latest"] ) )) MCPクライアントの作成 今回は AWS Documentation MCP Server を利用
16. 実装｜AWS情報を調査するエージェント 16 ┃AWS Documentation MCP Server を利用して AWSドキュメントから情報を取得 @tool def aws_investigator(query: str) -> str: with documentation_mcp_client: agent = Agent( system_prompt=""" あなたはAWSのエキスパートです。 ユーザーの質問に対して、aws-documentation-mcp-serverを利用して、 正確で実用的なAWS情報を日本語で提供してください。 """, model=bedrock_model ) response = agent(query) MCPクライアントを起動しつつ エージェント作成
17. 実装｜スーパーバイザーエージェント 17 ┃作成した2つの子エージェントの親エージェント ‐ 子エージェントをツールのように呼び出す supervisor = Agent( system_prompt=""" あなたはAWS調査システムのスーパーバイザーです。 質問の内容に応じて最適なツールを選択し、日本語の回答を作成してください。 利用可能なツール： - aws_investigator: 一般的なAWSサービス情報、設定、機能について - aws_operator: 実際のAWSリソース操作、リソース情報取得について - file_write: レポート作成時に利用 回答後、file_write を利用して、Markdown形式の簡潔なレポートを作成してください。 """, model=bedrock_model, tools=[aws_investigator, aws_operator, file_write, think] ) ツールとして定義
18. 18 実行してみる
19. 実行してみる｜aws_operator 19 ┃アカウント上のS3バケット情報を取得できていそう
20. 実行してみる｜aws_investigator 20 ┃ドキュメントからS3に関する情報を取得できていそう
21. まとめ ┃本日お話ししたこと 21 Strands Agentsについて 作ったエージェントについて 概要など簡単に紹介 ・実装について ・実行結果について
22. まとめ ┃本日お話ししたこと 22 Strands Agentsについて 作ったエージェントについて AWS製のAIエージェントSDK AWS情報を調査するマルチエージェントを 作成することができた
23. おわりに 23 ┃AWSリソース調査エージェントを作成してみた ‐ Strands Agents を利用 ‐ use_awsを使うAWS操作エージェントと、MCPサーバーを 利用するAWSドキュメント調査エージェントのマルチ エージェントを作成 ┃エージェントを作る側になることで、使うときに 役に立つことが得られる場合もあるかも？ 意外と簡単なのでぜひ触ってみてください！
24. 参考 24 ┃Strands Agents ‐ https://strandsagents.com/latest/ ┃Strands Agents – オープンソース AI エージェント SDK の紹介 ‐ https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/introducing-strands-agents-an-open-source-ai- agents-sdk/ ┃Strands & AgentCoreハンズオン！ MCPマルチエージェントをAWSに簡単デプロイ ‐ https://qiita.com/minorun365/items/6d4fae4f7dacbc1e1971 ┃StreamlitとStrands Agentsでチャットを作りながら Bedrock AgentCoreに入門（Runtime、Observability、Memory） ‐ https://qiita.com/moritalous/items/621c3506e1734922b66e ┃Strands Agentsの凄いところを"だいたい"体験してみる ‐ https://qiita.com/kyuko/items/cb75e8f0a50985ca2030