雲勉LT_Amazon Bedrock AgentCoreを知りAIエージェントに入門しよう！

11/21 雲勉LT AWS re:Invent 2025 前の AI 初歩キャッチアップ LT会 登壇資料
https://irettechlabo.connpass.com/event/360519/

Transcript

1. 前野 佑宜 アイレット株式会社 Amazon Bedrock AgentCoreを知り AIエージェントに入門しよう！ AWS re:Invent 2025 前の AI 初歩キャッチアップ LT会 <雲勉 ライブ配信 LT会 #2>
2. 前野 佑宜 2023年 新卒入社（入社3年目） 2024年 2024 Japan AWS Jr.Champions 選出 AWSを使ったサーバレス開発を主に経験 現在は生成AIを使ったシステム開発のPoCを担当 開発者兼PMとしてプロジェクトをリード アイレット株式会社 ま　え　の ゆ　う　き 経歴 DX開発事業部 モダンエンジニアリングS ビジネスデザインG Profile
3. 01 アジェンダ Amazon Bedrock AgentCoreとは 02 活用の実例 03 学習リソースのご紹介 04 まとめ
4. Amazon Bedrock AgentCoreとは
5. 5 AI エージェントとは？これまでの生成 AIとの比較 これまでの生成 AI（=生成AIモデル単体） AIエージェント 目的 ユーザーの指示を受けて、コンテンツを生 成すること ある目的を達成するために 「自律的に」「順序立てをして」「与えられ たツールをもとに」 あるタスクを遂行すること 活用場面 単一ステップで完結する作業 ・与えられたパワポ資料を要約する ・ユーザーが教えた特徴を元に画像を生 成する 複数ステップからなる作業 ・参考コードからコードを記述し、 ある処理を実行してもらう ・複数のBacklogプロジェクトを検索して、 必要な情報を探し、質問に対する回答を 返却する
6. 6 Amazon Bedrock AgentCoreとは？ 引用 Make agents a reality with Amazon Bedrock AgentCore: Now generally available （AWS 公式） Agent開発の基盤を提供 開発者がAIエージェントを より安全に・円滑に開発するための 様々な機能を提供 数コマンドで AI Agentをデプロイ 以下コマンドでAWS上にデプロイ可能 $ agentcore configure $ agentcore launch ($ agentcore invoke で呼び出し可能) ポイント
7. 活用の実例のご紹介
8. 活用の実例のご紹介 Slackに回答する栄養指導エージェント $ agentcore invoke '{"prompt": 鶏胸肉と、鶏ももの栄養 素を比較して、トレーニー向けにアドバイスをください"}' \
 --agent nutrition_agent \
 --user-id "test-user" ユーザーのプロンプトから、 栄養情報を検索し 回答してくれるエージェント
9. 栄養指導エージェントの仕組み解説 おおまかな流れ ※詳細な解説はQiitaブログにてご覧ください Amazon Bedrock AgentCoreで、Slackに回答を行う 栄養指導エージェントを作成する - Qiita 指示を理解 エージェントが検索 検索結果を元に Slackに回答 Strands Agents →※米国のオープンソースの栄養情報検索API ユーザーの質問 鶏むね肉と鶏ももについ て、トレーニー向けにアド バイスをください システムプロンプト
10. 10 栄養指導エージェントの構成要素 AgentCore Runtime エージェントが デプロイされる場所 AgentCore Gateway エージェントと外部サービスを 連携する窓口担当 AgentCore Identity エージェント呼び出し時の 認証・認可を担当 ★①誰がエージェント を呼び出せるか？ ②エージェントがどの サービスを呼び出せるか？ を管理 ★エージェントが Slackを操作するために 経由する場所 ★↑にデプロイされる エージェントに対して ユーザーは指示を与える
11. 学習リソースの紹介
12. 学習リソースの紹介 12 • AgentCoreを初歩から学びたい →01 ◦ まずはここから amazon-bedrock-agentcore-samples • より実践的な例を学びたい →03・04 ◦ 上級者向け • AgentCoreの活用事例を学びたい →02 ◦ ある程度慣れてきたら
13. 学習リソースの紹介 13 特徴 • チュートリアルごとに解説が収録 ◦ 難易度をみつつ学習可能 ◦ アーキテクチャも丁寧に記載 • 事前準備=AWSアカウントの認証情報 ◦ 必要なリソースのデプロイ用のスクリプト が組まれているものもある ◦ まずは「動かしてみる」から入る ◦ →そこから仕組みを学べる
14. まとめ
15. まとめ 15 1 2 3 Amazon Bedrock AgentCore=AIエージェント開発の基盤を提供 アイデア次第で、自分好みの AIエージェントを作成可能 学習リソースもあるので試しやすい →まずは自分でエージェントを作ってみて 構成要素をざっくり理解するととっつ きやすい Amazon Bedrock AgentCoreを使い、 AIエージェントをより身近な存在に！
16. ご清聴ありがとうございました