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Amazon Bedrock AgentCore 完全ガイド:AIエージェントを「プロトタイプ」から「本番運用」へ

Amazon Bedrock AgentCoreは、AWSが提供するAIエージェントの構築・運用を加速させるためのエージェント特化型プラットフォームです。2025年後半の一般提供開始以来、AIエージェントを単なる「チャットボット」から、自律的に業務を遂行する「エンタープライズ級ソフトウェア」へと昇華させるミッシングピースとして注目を集めています。

本記事では、AgentCoreの基本概念から、LangGraphを用いた高度な実装、そして最新のA2A(Agent-to-Agent)連携までを詳しく解説します。

1. Amazon Bedrock AgentCore とは?

AIエージェントの開発において、多くのチームが「プロトタイプは動くが、本番環境でのインフラ管理、セキュリティ、長期記憶の保持、可観測性の確保が困難」という課題に直面します。AgentCoreはこれらの課題を解決するために設計されました。

主な特徴(2026年1月時点)

  • 完全な自由度(フレームワーク・モデル非依存)フレームワーク: LangGraph, CrewAI, LlamaIndex, Strands Agents, AutoGenなどをそのまま利用可能。モデル: Bedrock内のモデル(Claude, Nova, Llamaなど)に加え、外部(OpenAI, Gemini等)との連携も柔軟です。
  • フレームワーク: LangGraph, CrewAI, LlamaIndex, Strands Agents, AutoGenなどをそのまま利用可能。
  • モデル: Bedrock内のモデル(Claude, Nova, Llamaなど)に加え、外部(OpenAI, Gemini等)との連携も柔軟です。
  • サーバーレス・ランタイム(Runtime)コンテナをアップロードするだけで、スケーラブルな実行環境を提供。高速なコールドスタートとセッション完全分離を実現しています。
  • コンテナをアップロードするだけで、スケーラブルな実行環境を提供。高速なコールドスタートとセッション完全分離を実現しています。
  • コンポーザブルなマイクロサービス群Memory: ユーザー別の長期記憶とセッション跨ぎの状態保持。Gateway: MCP(Model Context Protocol)互換のツール連携。Identity: IAM連携によるエンタープライズ級の認可制御。Browser/Code Interpreter: 安全なサンドボックス環境でのブラウザ操作・コード実行。
  • Memory: ユーザー別の長期記憶とセッション跨ぎの状態保持。
  • Gateway: MCP(Model Context Protocol)互換のツール連携。
  • Identity: IAM連携によるエンタープライズ級の認可制御。
  • Browser/Code Interpreter: 安全なサンドボックス環境でのブラウザ操作・コード実行。

従来型「Bedrock Agents」との比較

項目 Bedrock Agents(従来) Bedrock AgentCore

開発スタイル ノーコード・設定ベース コード中心(Framework-first)

柔軟性 中(AWSの枠組み内) 極めて高い(自由なロジック)

主な用途 迅速なプロトタイピング 複雑・大規模・マルチエージェント

2. Runtime:エージェントのデプロイと実行

AgentCore Runtimeは、エージェントをサーバーレスでホストします。最も一般的なデプロイ方法は、Starter Toolkit を使用したパターンです。

実装ステップ(Python例)

  1. エントリポイントの定義 BedrockAgentCoreApp を使い、既存のエージェントロジックをラップします。
from bedrock_agentcore import BedrockAgentCoreApp
from my_custom_agent import run_logic # 自分のロジック

app = BedrockAgentCoreApp()

@app.entrypoint
def invoke(payload: dict):
    # Runtimeがリクエストを受け取ると実行される
    user_input = payload.get("prompt")
    result = run_logic(user_input)
    return {"result": str(result)}

if __name__ == "__main__":
    app.run() # ローカルテスト用

デプロイ CLI(agentcore)を使い、数コマンドでクラウド環境へ展開します。  

agentcore configure -e app.py
agentcore launch  # コンテナビルド・アップロード・登録を自動完結

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