こちらの記事は公式チュートリアルを参考にkiroとチャットした会話をまとめた記事になります。
Amazon Bedrock AgentCore とは
Amazon Bedrock AgentCoreはPoCレベルで開発していたエージェントをaws環境に簡単にリリース、管理できるマネージドサービスです。
AgentCore全体アーキテクチャ
6つの核心コンポーネント
| コンポーネント | 本質的な価値 | 解決する課題 |
|---|---|---|
| Runtime | サーバーレスエージェント実行基盤 | コンテナ管理の複雑性排除 |
| Gateway | 外部リソースのエージェント互換化 | API統合の標準化 |
| Memory | エージェントの状態・パーソナライゼーション管理 | 文脈保持とカスタマイズ |
| Identity | マルチサービス横断の統一認証 | アイデンティティ管理の統合 |
| Tools | セキュアなCode実行 + Web操作 | エージェント能力の安全な拡張 |
| Observability | エージェント動作の透明化 | トレース・デバッグの統一化 |
📍 本記事の位置づけ
この記事では、Runtimeに焦点を当て、エージェントのサーバーレス実行環境について詳しく解説します。
🧠 概要
Amazon Bedrock AgentCore Runtimeは、エージェントとツールを完全にサーバーレスな環境でホスティングするマネージドサービスです。従来のコンテナ管理の複雑性を完全に排除し、開発者がエージェントのビジネスロジックに集中できる環境を提供します。
解決する根本課題
従来は自分でエージェントコンテナを管理する必要がありました。そのためPoCから本番環境で動かすのに大きなハードルがありました。開発者はDockerfile作成、コンテナレジストリ管理、オーケストレーション設定、負荷分散、監視システム構築など、エージェント開発以外の複雑な作業に多大な時間を費やしていました。
Runtimeの解決アプローチ
- Framework Agnostic Design: 任意のフレームワーク（Strands、LangGraph、CrewAI等）をサポート
- Serverless Agent Hosting: エージェント関数をHTTPサービスとして自動デプロイ
- Unified SDK Integration: Memory、Gateway、Observability等との統一連携
- Dual Protocol Support: HTTP・MCPプロトコルの両対応
🎯 1. Framework & Model Agnostic Design
設計思想
AWSは「フレームワーク戦争」や「モデル戦争」に参戦せず、インフラストラクチャレイヤーで差別化を図っています。開発者がStrands、LangChain、CrewAIのどれを選んでも、Claude、GPT、Geminiのどれを使っても、AWSのマネージドインフラで統一運用できる環境を提供しています。
💭 コメント
ユーザーがagentのフレームワークをstrandsを使おうが、langchain,CrewAIどれを使ってもいいからインフラ回りはawsでマネージドに管理できるってことだね。awsのキャッシュポイントはインフラだから賢い選択だね。モデルに関してもどのモデルを選んでもよくなっているんだね。
技術的実現方法
AgentCore Runtimeは「プロトコル抽象化レイヤー」を提供し、@app.entrypointデコレータがフレームワーク固有の実装を統一HTTPプロトコルに変換します。
一般ユースケース例
ケース: マルチフレームワーク環境での統一運用
従来の課題: 企業で複数のエージェントフレームワークを併用する際、技術選択がインフラ選択まで決定してしまう問題がありました。LangChainを選べばLangServe、LangGraphならLangGraph Cloudといった具合に、フレームワーク選択が運用負荷・学習コスト・ベンダーロックインリスクを伴っていました。
AgentCore Runtime導入後の改善: フレームワーク選択とインフラ選択が完全に分離されます。開発者は純粋に「どのフレームワークが問題解決に最適か」だけで判断でき、運用チームは単一のAWSマネージドインフラで全てのエージェントを管理できます。新しいフレームワークの導入も、既存の運用プロセスをそのまま活用可能です。
🔧 2. @app.entrypointデコレータ
核心的な役割
@app.entrypointは「ローカル関数をマネージドサービス化する魔法の接着剤」です。開発者は既存のエージェント関数に単一のデコレータを追加するだけで、その関数が自動的にHTTPエンドポイントとして動作するようになります。
変換の本質
デコレータは内部的にHTTPサーバーを起動し、リクエストの受信、ペイロードの解析、レスポンスの形式化、エラーハンドリングを自動的に処理します。また、AWSの標準的な監視・ログ機能との統合も自動的に行われるため、運用面での追加作業も不要になります。
設計原則
- Minimal Invasion: 既存のエージェント実装に対して、デコレータ1行の追加のみで本番化が可能
- Framework Neutrality: どのフレームワークでも同じパターンで動作
- Separation of Concerns: ビジネスロジックとインフラロジックの分離
🔄 3. HTTP vs MCP Protocol
プロトコルの特性
AgentCore Runtimeは、エージェントとツールをホスティングするために2つの異なるプロトコルをサポートしています。プロトコルは ProtocolConfigurationの serverProtocolで選択します。
HTTP Protocol
- 従来のREST APIパターン: JSON・Server-Sent Events出力
-
固定エンドポイント:
/entrypoint（メイン処理）、/ping（ヘルスチェック） - エージェント向け: 完全なエージェントアプリケーションのホスティング
MCP Protocol
- Model Context Protocol: エージェント・ツール間の標準化された通信
- ツール向け: 再利用可能なツールやサービスの提供
- 標準準拠: MCP仕様に基づく統一インターフェース
使い分けの戦略
HTTP Protocolは完全なエージェントアプリケーションをホスティングする場合に適しており、MCP Protocolは再利用可能なツールやサービスを提供する場合に威力を発揮します。
💭 コメント
staterless streamableを使って独立したセッションを維持しつつ、どういつクライアントからのアクセスはmcp-session-idで論理的にステートフルなアクセスを可能にする。それでリアルタイム双方向通信をサポートしていいとこどりするってかんじかな
セッション分離の技術的詳細
AgentCore Runtimeは、各ユーザーセッションを専用microVMで実行し、完全な分離を実現します：
microVM分離アーキテクチャ
- 完全な実行環境分離: CPU、メモリ、ファイルシステムが完全に独立
- 決定論的セキュリティ: 非決定論的AIプロセスでも一貫したセキュリティ境界
- セッション終了時の完全消去: microVM終了とメモリサニタイズで汚染リスク排除
拡張実行能力
- 8時間の拡張実行時間: 複雑なエージェント推論・非同期ワークロードに対応
- 100MBペイロード対応: マルチモーダル（テキスト、画像、音声、動画）処理
- 消費ベース課金: アクティブ処理時間のみ課金、I/O待機時（LLM応答待ち等）は無料
セッション管理
- runtimeSessionId: アプリケーションが生成する一意のセッション識別子
- セッション状態: Active（処理中）、Idle（待機中）、Terminated（終了）
- 自動終了条件: 15分非アクティブまたは8時間最大実行時間
- エフェメラルコンテキスト: セッション終了時に全データ・メモリを完全消去
一般ユースケース例
ケース: 長時間実行エージェントでの安全な分離
従来の課題: 複数のユーザーが長時間実行されるエージェントサービスを利用する際、セッションの混在や情報漏洩のリスクがありました。特に、AIエージェントの非決定論的な動作により、予期しないデータ共有や権限昇格が発生する可能性がありました。
AgentCore Runtime導入後の改善: 各ユーザーが専用microVMで完全に分離された環境でエージェントを実行できます。ユーザーAの8時間にわたる複雑な分析処理がユーザーBのセッションに影響することがなく、セッション終了時には全データが確実に消去されます。消費ベース課金により、LLM応答待ち時間は課金されず、コスト効率も最適化されます。
🔗 4. Unified SDK Integration
統合SDKの設計思想
従来のクラウドサービス開発では、各サービスが独立したSDKを提供し、開発者がそれぞれのAPIを個別に学習・統合する必要がありました。AgentCore Unified SDKは、この問題を根本的に解決するため、全てのAgentCoreサービスを単一のSDKで統合しています。
開発者体験の向上
統合SDKにより、開発者は複数のサービスを組み合わせる際の学習コストが大幅に削減されます。各サービスの個別APIを学習する代わりに、統一されたインターフェースパターンを習得するだけで、全てのAgentCore機能を活用できます。
一般ユースケース例
ケース: 包括的な顧客サポートエージェントの構築
従来の課題: 顧客サポートエージェントを構築する際、会話履歴の保存（Memory）、外部CRMシステムとの連携（Gateway）、ユーザー認証（Identity）、エージェント実行（Runtime）を個別に実装・統合する必要がありました。各サービスの認証情報を個別管理し、APIの呼び出し方式やエラーハンドリングもサービスごとに異なるため、開発・保守の複雑性が高く、サービス間の連携不具合も頻発していました。
Unified SDK導入後の改善: 単一の bedrock_agentcoreパッケージから全ての機能にアクセスでき、BedrockAgentCoreApp、MemoryClient、requires_access_token、MCPツール連携が統一されたインターフェースで利用可能になります。認証情報の共有、設定の一貫性、エラーハンドリングが自動化され、開発者は顧客サポートのビジネスロジックに集中できます。サービス間の連携も透明化され、統合テストやデバッグが大幅に効率化されます。
🚀 5. Serverless Agent Hosting
デプロイメントプロセス
AgentCore Runtimeでは、@app.entrypointデコレータを追加したPythonコードを提供するだけで、AWSが自動的にコンテナ化、デプロイメント、スケーリング、監視、セキュリティ管理を処理します。
💭 コメント
ecrに登録したら、そこからマネージドにagent coreが管理してくれるって感じか。
Configure & Launch プロセスで作成されるリソース
デプロイ後のリソース構成
Amazon ECR Repository
- コンテナイメージの保存・管理
- 自動的なイメージバージョニング
- セキュアなイメージ配信
AgentCore Runtime Endpoint
-
agentRuntimeArn: 一意のエージェント識別子 - HTTPSエンドポイント（ポート8080）
-
/entrypointと/pingエンドポイント
統合サービス
- CloudWatch Logs: 自動ログ収集
- CloudWatch Metrics: パフォーマンス監視
- IAM Role: 最小権限での実行
- AgentCore Identity: 企業IdP統合とOAuth自動管理
- エージェント専用可観測性: 推論ステップ・ツール呼び出し・モデル相互作用の詳細トレース
開発者体験の変革
-
設定:
configure(entrypoint, execution_role, requirements_file) -
デプロイ:
launch()一発でECR + Runtime作成 -
監視:
status()でリアルタイム状況確認 -
呼び出し:
invoke_agent_runtime(agentRuntimeArn, runtimeSessionId, payload) -
セッション管理: 同一
runtimeSessionIdで継続的なコンテキスト維持
一般ユースケース例
ケース: スタートアップでの迅速なエージェントサービス立ち上げ
従来の課題: 従来は自分でエージェントコンテナを管理する必要がありました。そのためPoCから本番環境で動かすのに大きなハードルがありました。Docker設定、コンテナレジストリ、オーケストレーション、監視システムなど、エージェント開発以外の作業に多大な時間を費やし、市場投入が大幅に遅延していました。
Serverless Agent Hosting導入後の改善: @app.entrypointデコレータを追加するだけで、数時間で本番対応のエージェントサービスを立ち上げることができます。ECRリポジトリ、コンテナ化、デプロイメント、監視が全て自動化され、開発チームはエージェントのビジネスロジックに集中できます。利用量に応じた従量課金により初期投資を最小限に抑え、成長に合わせて自動スケールするため、最適なコスト効率を実現できます。
📊 シリーズ進捗状況
| # | コンポーネント | リンク |
|---|---|---|
| ① | Runtime（実行基盤） | 👉 本記事 |
| ② | Gateway（統合レイヤー） | 公式サンプルを参考にAgentCoreへDeepDive（Gateway） |
| ③ | Memory（状態管理） | 公式サンプルを参考にAgentCoreへDeepDive（Memory） |
| ④ | Identity（認証） | 準備中 |
| ⑤ | Tools（実行ツール群） | 準備中 |
| ⑥ | Observability（可観測性） | 準備中 |
🔗 参考
チュートリアル