LambdaでStrandsAgentsを起動した話は以下の記事で紹介しています。
Lambdaレイヤーにstrands-agents-tools追加できなくね？
単純に、Lambda関数内のpythonファイルでimport strands-agentsをするために、Lambdaレイヤーにstrands-agentsを追加しておくことは可能でした。
しかし、import strands-agents-toolsを実行するために、Lambdaレイヤーにstrands-agents-toolsを追加することができませんでした。
原因
原因は、容量が大きすぎることでした。
以下のコマンドを実行し、Zip化すると100MBくらいになります。これだとLambdaレイヤーには登録できないです。
$ pip install strands-agents-tools --target ./python --platform manylinux2014_x86_64 --only-binary=:all:
対策
どうしてもLambdaでstrands-agents-toolsを使いたい場合は、Dockerイメージを使用してLambda関数を起動するという方法を取るのが良いと思います。
ほな、やってみよ
1. AWS CLIの設定を見直し
$ aws configure
2. ファイルを用意
$ touch Dockerfile
$ lambda_function.py
$ requirements.txt
Dockerfileの内容
FROM public.ecr.aws/lambda/python:3.13
# 必要なファイルをコンテナにコピー
COPY requirements.txt ${LAMBDA_TASK_ROOT}
COPY lambda_function.py ${LAMBDA_TASK_ROOT}
# 依存関係のインストール
RUN pip install -r requirements.txt --target ${LAMBDA_TASK_ROOT}
# PYTHONPATHを設定してモジュールを確実に見つけられるようにする
ENV PYTHONPATH=${LAMBDA_TASK_ROOT}
# Lambdaハンドラーを指定
CMD ["lambda_function.lambda_handler"]
lambda_function.pyの内容
from strands import Agent, tool
from strands_tools import retrieve # Bedrockナレッジベースを検索するためのツール
import json
def lambda_handler(event, context):
# Agent定義
agent = Agent(
tools=[retrieve],
model="apac.anthropic.claude-3-7-sonnet-20250219-v1:0",
system_prompt="あなたは優秀なAIアシスタントです。",
)
# Agentへリクエストを送信 & レスポンス取得
message = "こんにちは！なんか返事してよ。"
print(f"質問: {message}")
print("回答:")
response = agent(message)
return {
'statusCode': 200,
'body': json.dumps({
'response': str(response) # str()で文字列に変換
})
}
requirements.txtの内容
strands-agents
strands-agents-tools
3. Dockerイメージをビルド
$ docker buildx build --platform linux/amd64 -t strands-lambda-function .
4. 変数を設定
$ export AWS_ACCOUNT_ID=$(aws sts get-caller-identity --query Account --output text)
$ export AWS_REGION=ap-northeast-1
5. イメージにタグ付け
$ docker tag strands-lambda-function:latest ${AWS_ACCOUNT_ID}.dkr.ecr.${AWS_REGION}.amazonaws.com/strands-lambda-function:latest
6. ECRにリポジトリを作成して、プッシュ
$ aws ecr create-repository --repository-name strands-lambda-function --image-scanning-configuration scanOnPush=true
$ docker push ${AWS_ACCOUNT_ID}.dkr.ecr.${AWS_REGION}.amazonaws.com/strands-lambda-function:latest
これで、AWSマネジメントコンソールのECRにイメージがプッシュされているはずです。
7. ECRでリポジトリを確認
ECRでプライベートリポジトリを確認してみましょう。
strands-lambda-functionというリポジトリがあればOKです。
8. イメージのURIをコピー
アーティファクト・タイプがImage Indexとなっているものは、Lambdaのイメージとしては使えないものなので、除外します。サイズが0MBになっているものも除外します。
そうすると、コピーすべきURIは、キャプチャで言うと上から2番目になります。
9. Lambda関数を作成
「コンテナイメージ」を選択し、作成したイメージのURIを指定します。
「関数の作成」をクリックしたときに「権限がない」というようなエラーが発生した場合、IAMでKMSのポリシーを変更する必要があります。
この場合、使用するIAMロールに以下のようなインラインポリシーを追加しておく必要があります。
{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"kms:Decrypt",
"kms:CreateGrant",
"kms:GenerateDataKey"
],
"Resource": "*"
}
]
}
8. テストを実行
テストを実行すると、エラーが出ずに実行完了すると思います。
Lambda関数を編集して再アップロード
Lambda関数の処理を編集したい場合は、以下のような手順で実行すると良いです。
1. Lambda関数の処理を変更
良きにはからって修正してください。
2. 以下のコマンドを実行
以下のコマンドを実行すると、ビルド・タグ付け・デプロイが一発で実行できます。（&&で繋げただけですが。）
$ docker buildx build --platform linux/amd64 -t strands-lambda-function . && export AWS_ACCOUNT_ID=$(aws sts get-caller-identity --query Account --output text) && export AWS_REGION=ap-northeast-1 && docker tag strands-lambda-function:latest ${AWS_ACCOUNT_ID}.dkr.ecr.${AWS_REGION}.amazonaws.com/strands-lambda-function:latest && docker push ${AWS_ACCOUNT_ID}.dkr.ecr.${AWS_REGION}.amazonaws.com/strands-lambda-function:latest
3. 新しいイメージをデプロイする
Lambda関数の画面から、ECRにデプロイしたイメージを指定します。
まとめ
AWS SAM を使用したら、ローカルでテストできるのでそっちと併用するのが良さそうですね。
以上