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2026年!初アウトプットをしよう
@moritalous

Bedrock AgentCore RuntimeはCDKでらくらくデプロイ！コンテナいらずでHot swapも可能！！

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Bedrock AgentCoreはコンテナでデプロイするものとばかり思ってましたが、気がつけばS3を経由したZip形式でのデプロイにも対応してました。

そしてCDKでもすでにこの方式を使ったデプロイが可能です。

私は普段WinodwsとWSL環境を使っているのですが、arm64向けのコンテナイメージを作成する際に毎回ハマってしまうで、CDKを使ってコンテナなしでデプロイする方法を検証しました。

さらにさらに、Hot swapもできるのでもう無敵ですね！

こちらに検証に使ったソース一式を格納しています。

エージェントを作成

uv init agent --python 3.13
cd agent

生成されるファイルはこんな感じ

tree -a -I .git
.
├── .gitignore
├── main.py
├── pyproject.toml
├── .python-version
└── README.md

1 directory, 5 files

Strands AgentsとBedrock AgentCore SDKを追加します。

uv add strands-agents bedrock-agentcore

main.pyにエージェントを実装します。エージェントの内容を主題じゃないので最低限です。

main.py
from bedrock_agentcore.runtime import BedrockAgentCoreApp
from strands import Agent

app = BedrockAgentCoreApp()


@app.entrypoint
async def invoke(payload):
    agent = Agent(
        model="openai.gpt-oss-120b-1:0",
        system_prompt="""
            You are a helpful assistant.
        """,
    )

    stream = agent.stream_async(payload.get("prompt"))

    async for event in stream:
        if "data" in event and isinstance(event["data"], str):
            yield event["data"]


if __name__ == "__main__":
    app.run()

ローカルで動作確認します。

Shell1
uv run main.py
Shell2
curl -X POST http://localhost:8080/invocations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"prompt": "What is artificial intelligence?"}'

それっぽい返事が返ってきたら成功です。

ダイレクトコードデプロイの準備

今回はコンテナを使わず、ダイレクトコードデプロイの手順でデプロイを行います。

AgentCore Runtimeの環境はCPUアーキテクチャがarm64です。WindowsのWSL環境の場合、CPUアーキテクチャが異なるのでarm64向けのPythonライブラリーを別途取得する必要があります。

agentディレクトリで、以下のコマンドを実行し、arm64向けのPythonライブラリーを取得します。

uv pip install \
  --python-platform aarch64-manylinux2014 \  # `arm64のLinux向け`を指定
  --python-version 3.13 \  # Pythonのバージョンを指定
  --target=deployment_package \  # ダウンロード先のディレクトリを指定。（名称は任意）
  --only-binary=:all: \  # ソースコードからビルドせずプリビルドの.whlを使用するよう指定
  -r pyproject.toml  # 取得対象のライブラリーを記載したpyproject.tomlを指定

実行するとこんな構成となり、.venv内がローカル（amd64）で使用する仮想環境（ライブラリーを含む）で、deployment_package内がAgentCore Runtime（arm64）で使用するライブラリーが含まれます。

tree -a -I .git -L 1
.
├── deployment_package  # AgentCore Runtime環境で使用するライブラリー
├── .gitignore
├── main.py
├── pyproject.toml
├── .python-version
├── README.md
├── uv.lock
└── .venv  # ローカル環境で使用する仮想環境（ライブラリーを含む）

3 directories, 6 files

手動でデプロイする場合は引き続き以下の手順が必要ですが、このあたりが面倒なのでCDKでやることにします。

  1. ライブラリーをZipに圧縮する
  2. main.pyをZipに追加する
  3. S3にアップロードする
  4. マネコン or CLIでAgentCoreを更新する

CDKを作成

CDKでデプロイする準備を行います。
agentディレクトリと横並びにcdkディレクトリを作って始めます。

mkdir cdk
cd cdk

cdk initで必要なファイルを生成します。

npx -y cdk init app --language typescript

生成されるファイルはこんな感じです。

tree -a -I node_modules -I .git
.
├── bin
│   └── cdk.ts
├── cdk.json
├── .gitignore
├── jest.config.js
├── lib
│   └── cdk-stack.ts
├── .npmignore
├── package.json
├── package-lock.json
├── README.md
├── test
│   └── cdk.test.ts
└── tsconfig.json

4 directories, 11 files

BedrockとBedrock AgentCoreのConstruct Libraryはアルファなので（？）追加で導入します。

npm i @aws-cdk/aws-bedrock-alpha @aws-cdk/aws-bedrock-agentcore-alpha

cdk/lib/cdk-stack.tsに実装していきます。

まず、S3にアップロードするアセットを定義します。先程arm64向けのPythonライブラリーを取得したdeployment_packageディレクトリを相対パスで指定します。

aws-cdk-lib/aws-s3-assetsモジュールのAssetコンストラクトは、指定したディレクトリをZip圧縮してS3にアップロードしてくれます。ステキ！

cdk/lib/cdk-stack.ts
    // S3にアップロードするアセットを定義
    const asset = new Asset(this, 'CodeAsset', {
      path: path.join(__dirname, '../../agent/deployment_package'),
    });

続いてAgentCore Runtimeのアーティファクトを定義します。引数は順にs3Location、runtime、entrypointです。

cdk/lib/cdk-stack.ts
    // AgentCore Runtimeのアーティファクトを定義
    const artifact = AgentRuntimeArtifact.fromS3(
      {
        bucketName: asset.s3BucketName,
        objectKey: asset.s3ObjectKey,
      },
      AgentCoreRuntime.PYTHON_3_13,
      ['main.py'],
    );

そしてAgentCore Runtimeを定義します。

cdk/lib/cdk-stack.ts
    // AgentCore Runtimeを定義
    const agentRuntime = new Runtime(this, 'agent', {
      runtimeName: 'sample_agent',
      agentRuntimeArtifact: artifact,
      description: 'Sample agent',
    });

このままではBedrockへアクセスができないので、Bedrockの使用するモデルへの権限を付与します。

cdk/lib/cdk-stack.ts
    // AgentCore Runtimeに対してBedrockへのアクセス権を付与
    const bedrockModel = BedrockFoundationModel.fromCdkFoundationModelId({
      modelId: "openai.gpt-oss-120b-1:0"
    });
    bedrockModel.grantInvoke(agentRuntime);

デプロイ時にmain.pyをコピーするスクリプトを追加

S3へアップロードされるアセットはdeployment_packageディレクトリのため、このままでは肝心のmain.pyが含まれません。ローカル環境でのデバッグ時には.venvと同じディレクトリにmain.pyが必要なので移動はしたくありません。

そこで、現在の配置は維持しつつ、デプロイの際にdeployment_packageディレクトリへコピーする方法を考えました。

これを実現するために、package.jsonのscriptsとして以下の3つを追加します。スクリプトの名称にpreをつけると、該当のスクリプトを実行する前に自動的に実行されます。

package.json
  "scripts": {
    "build": "tsc",
    "watch": "tsc -w",
    "test": "jest",
-   "cdk": "cdk"
+   "cdk": "cdk",
+   "agent:sync": "cp ../agent/main.py ../agent/deployment_package/",
+   "predeploy": "npm run agent:sync",
+   "deploy": "cdk deploy"
  },

この設定の状態で、npm run deployを実行すると、まずpredeployが呼ばれそのスクリプトとして更にagent:syncが呼ばれます。結局のところ、cdk deployの際には必ずmain.pyが所定の位置にコピーされるという作戦です。

$ npm run deploy

> cdk@0.1.0 predeploy
> npm run agent:sync


> cdk@0.1.0 agent:sync
> cp ../agent/main.py ../agent/deployment_package/


> cdk@0.1.0 deploy
> cdk deploy

その気になれば、arm64ライブラリーを取得するところもスクリプトに登録可能です。

"agent:install-arm64": "cd ../agent && uv pip install --python-platform aarch64-manylinux2014 --python-version 3.13 --target=deployment_package --only-binary=:all: -r pyproject.toml"

npm run deployするだけでいい

これでnpm run deployするとコンテナを使わず簡単にデプロイできます。

マネコンのサンドボックスで動作も確認できました。

やったね！

さらにHot swapも対応

さらにCDKを使うと、AgentCore RuntimeのHot swapデプロイも可能です。

詳細はこちら（素敵な機能をありがとうございます！）

package.jsonのscriptsにHot swap用の設定を追加したら完璧です。

package.json
  "scripts": {
    "build": "tsc",
    "watch": "tsc -w",
    "test": "jest",
    "cdk": "cdk",
    "agent:sync": "cp ../agent/main.py ../agent/deployment_package/",
    "predeploy": "npm run agent:sync",
-   "deploy": "cdk deploy"
+   "deploy": "cdk deploy",
+   "predeploy:hotswap": "npm run agent:sync",
+   "deploy:hotswap": "cdk deploy --hotswap"
  },

main.pyに修正を加えて、deploy:hotswapして時間を計測してみました。

$ time npm run deploy:hotswap

> cdk@0.1.0 predeploy:hotswap
> npm run agent:sync


> cdk@0.1.0 agent:sync
> cp ../agent/main.py ../agent/deployment_package/


> cdk@0.1.0 deploy:hotswap
> cdk deploy --hotswap


✨  Synthesis time: 12.62s

⚠️ The --hotswap and --hotswap-fallback flags deliberately introduce CloudFormation drift to speed up deployments
⚠️ They should only be used for development - never use them for your production Stacks!

CdkStack: start: Building CodeAsset
CdkStack: success: Built CodeAsset
CdkStack: start: Building CdkStack Template
CdkStack: success: Built CdkStack Template
CdkStack: start: Publishing CodeAsset (current_account-current_region-bff99a57)
CdkStack: start: Publishing CdkStack Template (current_account-current_region-2c072784)
CdkStack: success: Published CdkStack Template (current_account-current_region-2c072784)
CdkStack: success: Published CodeAsset (current_account-current_region-bff99a57)
CdkStack: deploying... [1/1]

✨ hotswapping resources:
   ✨ AWS::BedrockAgentCore::Runtime 'sample_agent-fNrc4OBgX0'
   ✨ AWS::BedrockAgentCore::Runtime 'sample_agent-fNrc4OBgX0' hotswapped!

✨  hotswap-deployment time: 3.28s


 ✅  CdkStack

✨  Deployment time: 7.58s

Stack ARN:
arn:aws:cloudformation:us-east-1:123456789012:stack/CdkStack/9464e2e0-fa51-11f0-8c01-12814a71a721

✨  Total time: 20.2s

real    0m48.344s
user    0m13.682s
sys     0m8.216s

Hot swapが適用され、なんと48秒で再デプロイ完了です！

神！！

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