20260227_AgentCore勉強会①

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1. Copyright © SCSK Corporation AgentCore 超基礎講座 AgentCore サービス解説 2026年2月27日 クラウドサービス第二部 渡邉智士
2. Copyright © SCSK Corporation はじめに：AgentCoreの全体像
3. 2 Copyright © SCSK Corporation フレームワークによりエージェント開発は楽になった ◼ Strands Agent! 3行でエージェントが作れる! ⚫ …というのは極端な例、でもエージェント構成やツール利用が簡単にできるようになった
4. 3 Copyright © SCSK Corporation 本番利用までの道のりは長い 本番運用 デプロイ・ スケーリング エージェント動いた！ 楽勝！！ ・・・・・・。 POC 会話履歴管理 アクセス制御 「差別化されない重労働」
5. 4 Copyright © SCSK Corporation Amazon Bedrock AgentCore ◼ エージェントを安全かつ大規模にデプロイして運用 ⚫ インフラと運用に悩まされることなくAIエージェントを構築
6. 5 Copyright © SCSK Corporation AgentCoreとStrands Agentsの関係 ⚫ Strands AgentsはエージェントのSDK、AgentCoreはエージェントが稼働する基盤を扱う
7. 6 Copyright © SCSK Corporation 本解説について ◼ 目的 ⚫ AgentCoreの各サービスの役割についてイメージを持っていただくこと ⚫ AgentCoreの各サービスの使い方の流れを知っていただくこと ◼ 扱わないこと ⚫ エージェントの実装 ► ローカルで動くエージェントができたという段階から説明します ► 一部Strandsを用いたエージェントの実装に触れますが、AgentCoreサービスに関わりがある部分のみを扱います ⚫ 詳細なコードの解説 ► サービスの利用の流れの説明に用いますが技術的な詳細には踏み込みません ◼ 第一回で扱うサービス
8. Copyright © SCSK Corporation Amazon Bedrock AgentCore Runtime
9. 8 Copyright © SCSK Corporation AgentCore Runtimeの概要 ◼ 主な機能 ⚫ コンテナベースで本番環境向けにエージェントをデプロイ・ホスティング 3行のコード追加でローカルの エージェントをデプロイ可能に • import, インスタンス、デコレータ • 実行環境、ネットワーキング、スケ ーリングetc がマネージドに コンポーネントを 柔軟に変更可能 • フレームワーク （Strands, OpenAI Agents, LangGraph etc.） • モデル （Claude, Gemini, OpenAI） • プロトコル （エージェント、MCP） セッションごとの実行環境分離 によるリスク軽減 • microVMでコンピューティング、 メモリ、ファイルシステムを分離 • 最大8時間のセッション継続
10. 9 Copyright © SCSK Corporation 利用の流れ 大きく ①エージェント作成、②configure, ③launchでデプロイ完了 ※ 今回はｓtarter toolkitのRuntimeクラスを用いたデプロイ方法を扱います
11. 10 Copyright © SCSK Corporation 利用の流れ ①エージェント作成 ◼ ローカルで動くエージェントに（最短）3行のコード追加でOK ① import ② インスタンス作成 ※ app.run()を実行すると裏でHTTP サーバを立て、待ち受けを開始する ③ デコレータ ※ メソッドをエントリポイントとして登録 → Runtimeが呼ばれた際にこのメソッドが 実行される
12. 11 Copyright © SCSK Corporation 利用の流れ②③ Runtimeのconfigure+launch ◼ Runtimeのインスタンスを作成し、構成を設定してデプロイ ⚫ 設定ファイル（bedrock_agentcore.yaml）とDockerfileが作成される 2025/11のアップデートにより 直接コードデプロイオプションが追加 →より簡単にデプロイ可能に launchでデプロイ処理 ECRデプロイの場合: • イメージビルド • ECRへのプッシュ • Runtime環境セットアップ ※現在はこのコマンドは deployにリネームされている （launchも利用可）
13. 12 Copyright © SCSK Corporation 利用の流れ②③ Runtimeのconfigure+launch ◼ Runtimeのインスタンスを作成し、configure ⚫ 設定ファイル（bedrock_agentcore.yaml）とDockerfileが作成される
14. 13 Copyright © SCSK Corporation 【補足】 Starter Toolkit CLIを用いたデプロイ方法 ◼ configure, launch操作については対話型で操作が可能 ⚫ 後半のデモではこちらを利用します
15. Copyright © SCSK Corporation Amazon Bedrock AgentCore Memory
16. 15 Copyright © SCSK Corporation AgentCore Memoryの概要 ◼ エージェントに「記憶」を持たせるマネージドサービス ⚫ 会話の記憶やユーザーの好み ◯✕ダイニングがおすすめです 東京のおすすめのレストランは？ そこのおすすめメニューは？ すみません、「そこ」って何ですか？ ◯✕ダイニングがおすすめです 東京のおすすめのレストランは？ そこのおすすめメニューは？ 最も評価が高いのは△☆で… 記憶なし 記憶あり
17. 16 Copyright © SCSK Corporation AgentCore Memoryの２種類の記憶 ①短期記憶 ◼ 短期記憶 ⚫ 生の会話履歴（イベント）を保存 ► actorId, sessionIdごとに記憶が分割 ⚫ 直近 k 往復のメッセージを取得しコンテキストとしてモデルへ渡す、という利用 Actor, Sessionについて • Actor: 誰の記憶かを識別するID • Session: そのActorとの一連の会話を区切る単位（例: Chatbotで「新しいチャットを作成」をすると新しいセ ッションが開き、長期メモリを設定しない限り記憶は引き継がれない） 〜これまでの会話〜 [ユーザー] 東京のおすすめのレストランは？ [エージェント] ◯✕ダイニングがおすすめです [ユーザー]そこのおすすめメニューは？ [エージェント]最も評価が高いのは△☆で… AgentCore Memory
18. 17 Copyright © SCSK Corporation AgentCore Memoryの２種類の記憶 ②長期記憶 ◼ 長期記憶 ⚫ 指定した記憶戦略に基づき、セッションをまたいだ記憶を抽出して保存 ► セマンティック（事実関係の抽出）、ユーザーの好み、会話の概要、エピソード。その他カスタムもできる ⚫ namespace（記憶レコードを保存するパス）を柔軟に設定可能 ► 変数としてactorId, sessionId, strategyIdが利用可 ⚫ 自然言語でクエリすることが可能 ► ユーザーの質問をクエリとして用いて、取得した結果をコンテキストとしてモデルに渡す 短期から長期へ 記憶を抽出
19. 18 Copyright © SCSK Corporation Memoryを扱うStrandsの機能① ◼ Hooks ⚫ エージェント起動やチャット送信イベントが起こった際の処理をあらかじめ指定できる Hookの処理内容を指定（実装省略） 定義したHook関数をイベントに 紐つける hooksをAgent内の定義に含める 作成したMemoryとActor, Session のIDを渡す
20. 19 Copyright © SCSK Corporation Memoryを扱うStrandsの機能② ◼ Session Manager ⚫ actor_idやsession_idをsessionオブジェクトとして管理し、都度これらのIDを渡さなくて良い 先にactorIdとsessionIdを指定して sessionオブジェクトを作成 actorIdやsessionIdを 後々渡す必要がない
21. 20 Copyright © SCSK Corporation Memoryを扱うStrandsの機能③ ◼ Memory Config ⚫ hookを手書きする必要がなくなり、実装が更に楽になる メモリに「いい感じ」に読み書きしてくれる （応答前に記憶を取得、応答後に記憶を保存）
22. Copyright © SCSK Corporation Amazon Bedrock AgentCore Identity
23. 22 Copyright © SCSK Corporation 2×2種類のAuth ◼ エージェントが使われる・使う×認証・認可で４種類のAuthが必要になる ⚫ AgentCore Identityでこれらの処理が容易になる このユーザーは誰か？ このユーザーはエージェントの 呼び出しが許可されているか？ このエージェントは誰か？ このエージェントはツールの 利用が許可されているか？ 認証 Authentication/AuthN 認可 Authorization/AuthZ Inbound Auth Outbound Auth
24. 23 Copyright © SCSK Corporation Inbound Authでの役割 ◼ IdP発行トークン検証の場合 ⚫ トークンを検証後、Identityがユーザー・エージェントの情報を持つトークンをエージェントに与える AgentCore Runtime AgentCore Identity ① トークン発行 ② トークンとともに呼び出し ③ ユーザートークン検証 IdP Workload Access Token （Agent用の内部トークン）
25. 24 Copyright © SCSK Corporation Outbound Authでの役割 Runtime Idenitity @requires_api_keyをメソッドにつけると APIキーを引数に注入できる Credential Provider APIキー取得 Workload Access Token ◼ APIキー認証の場合 ⚫ @requires_api_keyデコレータを付けるだけでエージェントが安全に保管されたAPIキーを取得
26. Copyright © SCSK Corporation Amazon Bedrock AgentCore Policy
27. 26 Copyright © SCSK Corporation AgentCore Policyの概要 ◼ Gatewayを通じたエージェントのツール利用を制御 ⚫ エージェントに自律的に動いてもらいつつ、機密データへの予期せぬアクセスなどを防ぐ ⚫ ルールベースで早く、正確に制御 AgentCore Gateway AgentCore Policy ポリシーエンジン 許可/拒否設定を確認 ツール呼び出し 許可された呼び出し • ツールAは管理者ユーザーのみ許可 • 入力値が100を超える場合は拒否 • 営業時間外はツールBの利用を拒否… ※ AgentCore Gatewayについては３月５日開催の基礎講座②にて詳しく扱います ※
28. 27 Copyright © SCSK Corporation Policyの使い方 ◼ 構成要素 ポリシー 具体的な許可/拒否設定を示す文 だれが・何を・どうするという情報を含む 自然言語またはCedar形式で作成することができる ポリシーエンジン ポリシーの集まりを管理する入れ物 ゲートウェイ ポリシーはゲートウェイにアタッチして使う ◼ 設定の流れ 1. ポリシーエンジンを作成 2. ポリシーを生成 ► 自然言語 or Cedar で記述 3. ゲートウェイにアタッチ
29. 28 Copyright © SCSK Corporation ポリシーの生成について ◼ 内部的にはポリシー記述言語Cedarルールが使われる ⚫ Cedarの構文を覚える必要はなく、自然言語で正確なポリシーを書ければ翻訳してくれる
30. 29 Copyright © SCSK Corporation 本日のまとめ ◼ AgentCoreは「PoCから本番」のギャップを埋めるサービス Runtime Memory Policy Identity 「動かす」 「覚える」 「守る」 「縛る」
31. 30 Copyright © SCSK Corporation 参考資料 Amazon Bedrock AgentCore Dive Deep https://www.youtube.com/watch?v=BjJrMUivJnc Building your first production-ready AI agent with Amazon Bedrock AgentCore | AWS Show & Tell https://www.youtube.com/watch?v=wzIQDPFQx30&list=PLhr1KZpdzukfZdp5SGgm2yBPglHNHn-Ig 5分で AI エージェントをデプロイ・ホスティングする – Amazon Bedrock AgentCore Runtime https://aws.amazon.com/jp/blogs/startup/5min-ai-agent-hosting/ Securely launch and scale your agents and tools on Amazon Bedrock AgentCore Runtime https://aws.amazon.com/jp/blogs/machine-learning/securely-launch-and-scale-your-agents-and- tools-on-amazon-bedrock-agentcore-runtime/ amazon-bedrock-agentcore-samples | AWS Labs https://github.com/awslabs/amazon-bedrock-agentcore-samples