Amazon Bedrock AgentCore は、AIエージェントを「安全に」「大規模に」構築・運用するための、AWSによるモジュール型プラットフォームとして2025年7月のNewYork AWS Summitで発表されました。様々なフレームワークやモデルとの連携が可能で、開発環境を本番環境へ移行させるために必要なスケーラビリティ、信頼性、セキュリティなどの機能が提供されます。
Amazon Bedrock と AgentCore の違い
Bedrockはさまざまなモデルを提供する基盤サービスが中核となっています。さらに生成AIモデルを活用したアプリケーション開発を支えるツールとして、RAG用（Knowledge Bases）、エージェント構築支援（Bedrock Agents）、ガードレールなどのマネージド機能が提供されています。
一方AgentCoreはBedrockを含む各種モデルやツールを組み合わせて「本番運用できるAIエージェント基盤」を提供するプラットフォームとして設計されています。LangGraph / Strands / CrewAI など、Bedrock外のフレームワークとも統合可能であり、その利用にBedrockそのものは必ずしも必須ではない、という特徴があります。
さらに、エージェントの 認証・監査・監視 まで含めたAWSその他サービスとの連携がシームレスに行われるようになっており「運用フェーズ」もカバーしています。
Agent :エージェントとは
「エージェント」という言葉は生成AIを活用したアプリケーション開発において多用される言葉です。
生成AIを活用したアプリケーションにおける エージェントとは、
「大規模言語モデル（LLM）の推論能力を活かし、外部のツールやデータにアクセスしながら、ユーザーの目的達成に向けて自律的に判断・実行する仕組み」 を指します。
LLM単体ではできない検索・計算・API呼び出し・Web操作などを補い、ユーザーの曖昧な指示を複数ステップに分解して実行し、記憶や状態管理を活用しながらタスクを継続し、外部ツールの利用順序を自律的にオーケストレーションする仕組みを提供します。
AWS Bedrock AgentCore Starter Toolkit
Amazon Bedrock AgentCore Starter Toolkit は、Python で開発されたオープンソース（Apache 2.0 ライセンス）の CLI ツールキットで、AgentCoreの様々な機能が統合されており、ゼロインフラ管理で最小限の設定だけで AI エージェントをデプロイできる仕組みが提供されます。
Bedrock Agent Core の機能群
Bedrock Agent Coreはさまざまな機能を提供しておりこれらは独立して動作します。その簡単なサマリーは以下となります。
- Runtime：サーバレスでセキュアな実行環境を提供し、セッションの隔離や長時間稼働に対応
- Memory：会話コンテキストや長期記憶の管理を簡略化する機能
- Gateway：API や Lambda を Agent 用ツール化し、OAuth やセキュリティ統制を統合
- Code Interpreter：サンドボックス内でコードを安全に実行
- Browser：クラウド上のブラウザで Web 操作を自動化
- Observability：ダッシュボードやトレースなど、エージェントの可視化をサポート
- Identity：エージェントの認証・認可基盤を簡単に整備
AgentCore Starterkit はこれらの機能を1個づつ試すことができるサンプルを提供してくれます。
さっそくやってみる
この第一回の記事では一番基本のRuntime を試します。リージョンはus-west-2が自動で指定されます。
1.Bedrockのモデルアクセス
Bedrockマネージメントコンソール、左ペインの下部にある モデルアクセス をクリックします。
Claude Sonnet 4 のアクセス権を付与します。
2. IAM ユーザーの作成
AWS CLI に設定するためのIAMユーザーを作成します。
AmazonBedrockFullAccess , BedrockAgentCoreFullAccess という2つのビルトインIAMポリシーを設定します。さらに追加で以下のインラインポリシーを追加しておきます。
{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
{
"Sid": "IAMRoleManagement",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"iam:CreateRole",
"iam:DeleteRole",
"iam:GetRole",
"iam:PutRolePolicy",
"iam:DeleteRolePolicy",
"iam:AttachRolePolicy",
"iam:DetachRolePolicy",
"iam:TagRole",
"iam:ListRolePolicies",
"iam:ListAttachedRolePolicies"
],
"Resource": [
"arn:aws:iam::*:role/*BedrockAgentCore*",
"arn:aws:iam::*:role/service-role/*BedrockAgentCore*"
]
},
{
"Sid": "CodeBuildProjectAccess",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"codebuild:StartBuild",
"codebuild:BatchGetBuilds",
"codebuild:ListBuildsForProject",
"codebuild:CreateProject",
"codebuild:UpdateProject",
"codebuild:BatchGetProjects"
],
"Resource": [
"arn:aws:codebuild:*:*:project/bedrock-agentcore-*",
"arn:aws:codebuild:*:*:build/bedrock-agentcore-*"
]
},
{
"Sid": "CodeBuildListAccess",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"codebuild:ListProjects"
],
"Resource": "*"
},
{
"Sid": "IAMPassRoleAccess",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"iam:PassRole"
],
"Resource": [
"arn:aws:iam::*:role/AmazonBedrockAgentCore*",
"arn:aws:iam::*:role/service-role/AmazonBedrockAgentCore*"
]
},
{
"Sid": "CloudWatchLogsAccess",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"logs:GetLogEvents",
"logs:DescribeLogGroups",
"logs:DescribeLogStreams"
],
"Resource": [
"arn:aws:logs:*:*:log-group:/aws/bedrock-agentcore/*",
"arn:aws:logs:*:*:log-group:/aws/codebuild/*"
]
},
{
"Sid": "S3Access",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"s3:GetObject",
"s3:PutObject",
"s3:ListBucket",
"s3:CreateBucket",
"s3:PutLifecycleConfiguration"
],
"Resource": [
"arn:aws:s3:::bedrock-agentcore-*",
"arn:aws:s3:::bedrock-agentcore-*/*"
]
},
{
"Sid": "ECRRepositoryAccess",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"ecr:CreateRepository",
"ecr:DescribeRepositories",
"ecr:GetRepositoryPolicy",
"ecr:InitiateLayerUpload",
"ecr:CompleteLayerUpload",
"ecr:PutImage",
"ecr:UploadLayerPart",
"ecr:BatchCheckLayerAvailability",
"ecr:GetDownloadUrlForLayer",
"ecr:BatchGetImage",
"ecr:ListImages",
"ecr:TagResource"
],
"Resource": [
"arn:aws:ecr:*:*:repository/bedrock-agentcore-*"
]
},
{
"Sid": "ECRAuthorizationAccess",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"ecr:GetAuthorizationToken"
],
"Resource": "*"
}
]
}このポリシーには以下の通りAgentをAWS上にデプロイし運用管理を行うためのAWSサービスへの操作権限が含まれています。
作成されたAgentCoreはコンテナ形式でECRへ保存されCodeBuildを使ってデプロイされるため、必要な権限が付与されています。
3. Agent の作成
では準備ができましたのでAgentを作成していきます。
まず必要なライブラリをインストールします。
pip install bedrock-agentcore strands-agents bedrock-agentcore-starter-toolkit次にAgent本体となる agent.py を作成します。
from bedrock_agentcore import BedrockAgentCoreApp
from strands import Agent
app = BedrockAgentCoreApp()
agent = Agent()
@app.entrypoint
def invoke(payload):
"""Your AI agent function"""
user_message = payload.get("prompt", "Hello! How can I help you today?")
result = agent(user_message)
return {"result": result.message}
if __name__ == "__main__":
app.run()動作に必要な requirements.txt をあわせて作成します。
cat > requirements.txt << EOF
bedrock-agentcore
strands-agents
EOF4. ローカルでの起動
AWSへのデプロイ前にまずはローカルでテストを行います。
python agent.pyINFO: Started server process [1364]
INFO: Waiting for application startup.
INFO: Application startup complete.
INFO: Uvicorn running on http://127.0.0.1:8080 (Press CTRL+C to quit)Agentが起動します。別のシェルでアクセスを行いテストコマンドを実行します。
curl -X POST http://localhost:8080/invocations -H "Content-Type: application/json" -d '{"prompt": "Hello!"}'{"result": {"role": "assistant", "content": [{"text": "Hello again! How can I assist you today?"}]}}5. AWS へのデプロイ と起動
ではAgentをAWS上にデプロイを行い起動します。コンテナイメージの作成は自動で行われるため意識する必要はありません。
agentcore configure -e agent.py
agentcore launch
いくつか入力が求められますが、すべて[Enter]でデフォルトのまま進めます。
起動が完了したらテストをおこないます。
agentcore invoke '{"prompt": "横浜はどういうところですか？"}'Payload:
{
"prompt": "横浜はどういうところですか？"
}
Invoking BedrockAgentCore agent 'agent' via cloud endpoint
Session ID: 4163c454-86a8-4a6b-aba7-305a16461e66Response:
{
"ResponseMetadata": {
"RequestId": "7ea424b4-d823-4842-9a8c-77d1bd7b6d56",
"HTTPStatusCode": 200,
"HTTPHeaders": {
"date": "Sat, 16 Aug 2025 07:47:44 GMT",
"content-type": "application/json",
"transfer-encoding": "chunked",
"connection": "keep-alive",
"x-amzn-requestid": "7ea424b4-d823-4842-9a8c-77d1bd7b6d56",
"baggage": "Self=1-68a03799-2fd827b26c1591242d734ef9,session.id=4163c454-86a8-4a6b-aba7-305a16461e66",
"x-amzn-bedrock-agentcore-runtime-session-id": "4163c454-86a8-4a6b-aba7-305a16461e66",
"x-amzn-trace-id": "Root=1-68a03799-4b5ae84878c7a91865fef259;Self=1-68a03799-2fd827b26c1591242d734ef9"
},
"RetryAttempts": 0
},
"runtimeSessionId": "4163c454-86a8-4a6b-aba7-305a16461e66",
"traceId": "Root=1-68a03799-4b5ae84878c7a91865fef259;Self=1-68a03799-2fd827b26c1591242d734ef9",
"baggage": "Self=1-68a03799-2fd827b26c1591242d734ef9,session.id=4163c454-86a8-4a6b-aba7-305a16461e66",
"contentType": "application/json",
"statusCode": 200,
"response": [
"b'{\"result\": {\"role\": \"assistant\", \"content\": [{\"text\":
\"\\xe6\\xa8\\xaa\\xe6\\xb5\\x9c\\xe3\\x81\\xaf\\xe6\\x97\\xa5\\xe6\\x9c\\xac\\xe3\\x81\\xae\\xe7\\xa5\\x9e\\xe5\\xa5\\x
88\\xe5\\xb7\\x9d\\xe7\\x9c\\x8c\\xe3\\x81\\xab\\xe3\\x81\\x82\\xe3\\x82\\x8b\\xe6\\xb8\\xaf\\xe6\\xb9\\xbe\\xe9\\x83\\x
bd\\xe5\\xb8\\x82\\xe3\\x81\\xa7\\xe3\\x80\\x81\\xe4\\xba\\xba\\xe5\\x8f\\xa3\\xe7\\xb4\\x84370\\xe4\\xb8\\x87\\xe4\\xba
\\xba\\xe3\\x82\\x92\\xe6\\x93\\x81\\xe3\\x81\\x99\\xe3\\x82\\x8b\\xe6\\x97\\xa5\\xe6\\x9c\\xac\\xe7\\xac\\xac\\xe4\\xba
\\x8c\\xe3\\x81\\xae\\xe9\\x83\\xbd\\xe5\\xb8\\x82\\xe3\\x81\\xa7\\xe3\\x81\\x99\\xe3\\x80\\x82\\\\n\\\\n**\\xe4\\xb8\\x
bb\\xe3\\x81\\xaa\\xe7\\x89\\xb9\\xe5\\xbe\\xb4\\xef\\xbc\\x9a**\\\\n\\\\n\\xf0\\x9f\\x8f\\x99\\xef\\xb8\\x8f
**\\xe6\\xad\\xb4\\xe5\\x8f\\xb2** -
1859\\xe5\\xb9\\xb4\\xe3\\x81\\xab\\xe9\\x96\\x8b\\xe6\\xb8\\xaf\\xe3\\x81\\x97\\xe3\\x81\\x9f\\xe5\\x9b\\xbd\\xe9\\x9a\
\x9b\\xe8\\xb2\\xbf\\xe6\\x98\\x93\\xe6\\xb8\\xaf\\xe3\\x81\\xa8\\xe3\\x81\\x97\\xe3\\x81\\xa6\\xe7\\x99\\xba\\xe5\\xb1\
\x95\\xe3\\x81\\x97\\xe3\\x80\\x81\\xe8\\xa5\\xbf\\xe6\\xb4\\x8b\\xe6\\x96\\x87\\xe5\\x8c\\x96\\xe3\\x81\\xae\\xe7\\x8e\
\x84\\xe9\\x96\\xa2\\xe5\\x8f\\xa3\\xe3\\x81\\xa8\\xe3\\x81\\xaa\\xe3\\x82\\x8a\\xe3\\x81\\xbe\\xe3\\x81\\x97\\xe3\\x81\
\x9f\\\\n\\\\n\\xf0\\x9f\\x8c\\x8a **\\xe8\\xa6\\xb3\\xe5\\x85\\x89\\xe5\\x9c\\xb0**\\\\n-
\\xe3\\x81\\xbf\\xe3\\x81\\xaa\\xe3\\x81\\xa8\\xe3\\x81\\xbf\\xe3\\x82\\x89\\xe3\\x81\\x8421\\xef\\xbc\\x88\\xe9\\xab\\x
98\\xe5\\xb1\\xa4\\xe3\\x83\\x93\\xe3\\x83\\xab\\xe7\\xbe\\xa4\\xe3\\x81\\xa8\\xe8\\xa6\\xb3\\xe8\\xa6\\xa7\\xe8\\xbb\\x
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\\xe4\\xb8\\xad\\xe8\\x8f\\xaf\\xe8\\xa1\\x97\\xef\\xbc\\x88\\xe6\\x97\\xa5\\xe6\\x9c\\xac\\xe6\\x9c\\x80\\xe5\\xa4\\xa7
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\\xe3\\x82\\xb3\\xe3\\x82\\xb9\\xe3\\x83\\xa2\\xe3\\x83\\xaf\\xe3\\x83\\xbc\\xe3\\x83\\xab\\xe3\\x83\\x89\\\\n\\\\n\\xf0
\\x9f\\x8d\\x9c **\\xe3\\x82\\xb0\\xe3\\x83\\xab\\xe3\\x83\\xa1** -
\\xe3\\x82\\xb5\\xe3\\x83\\xb3\\xe3\\x83\\x9e\\xe3\\x83\\xbc\\xe3\\x83\\xa1\\xe3\\x83\\xb3\\xe3\\x80\\x81\\xe3\\x82\\xb7
\\xe3\\x82\\xa6\\xe3\\x83\\x9e\\xe3\\x82\\xa4\\xe3\\x80\\x81\\xe3\\x83\\x8a\\xe3\\x83\\x9d\\xe3\\x83\\xaa\\xe3\\x82\\xbf
\\xe3\\x83\\xb3\\xe3\\x81\\xaa\\xe3\\x81\\xa9\\xe6\\xa8\\xaa\\xe6\\xb5\\x9c\\xe7\\x99\\xba\\xe7\\xa5\\xa5\\xe3\\x81\\xae
\\xe6\\x96\\x99\\xe7\\x90\\x86\\xe3\\x81\\x8c\\xe6\\x9c\\x89\\xe5\\x90\\x8d\\\\n\\\\n\\xf0\\x9f\\x9a\\x83
**\\xe3\\x82\\xa2\\xe3\\x82\\xaf\\xe3\\x82\\xbb\\xe3\\x82\\xb9** -
\\xe6\\x9d\\xb1\\xe4\\xba\\xac\\xe3\\x81\\x8b\\xe3\\x82\\x89\\xe9\\x9b\\xbb\\xe8\\xbb\\x8a\\xe3\\x81\\xa7\\xe7\\xb4\\x84
30\\xe5\\x88\\x86\\xe3\\x81\\xa8\\xe9\\x9d\\x9e\\xe5\\xb8\\xb8\\xe3\\x81\\xab\\xe4\\xbe\\xbf\\xe5\\x88\\xa9\\\\n\\\\n\\x
f0\\x9f\\x8f\\x9b\\xef\\xb8\\x8f **\\xe6\\x96\\x87\\xe5\\x8c\\x96** -
\\xe7\\x95\\xb0\\xe5\\x9b\\xbd\\xe6\\x83\\x85\\xe7\\xb7\\x92\\xe3\\x81\\x82\\xe3\\x81\\xb5\\xe3\\x82\\x8c\\xe3\\x82\\x8b
\\xe8\\xa1\\x97\\xe4\\xb8\\xa6\\xe3\\x81\\xbf\\xe3\\x81\\xa8\\xe3\\x80\\x81\\xe3\\x83\\xa2\\xe3\\x83\\x80\\xe3\\x83\\xb3
\\xe3\\x81\\xaa\\xe9\\x83\\xbd\\xe5\\xb8\\x82\\xe6\\x99\\xaf\\xe8\\xa6\\xb3\\xe3\\x81\\x8c\\xe8\\xaa\\xbf\\xe5\\x92\\x8c
\\xe3\\x81\\x97\\xe3\\x81\\x9f\\xe7\\x8b\\xac\\xe7\\x89\\xb9\\xe3\\x81\\xae\\xe9\\x9b\\xb0\\xe5\\x9b\\xb2\\xe6\\xb0\\x97
\\\\n\\\\n\\xe6\\x9d\\xb1\\xe4\\xba\\xac\\xe3\\x81\\xab\\xe9\\x9a\\xa3\\xe6\\x8e\\xa5\\xe3\\x81\\x97\\xe3\\x81\\xaa\\xe3
\\x81\\x8c\\xe3\\x82\\x89\\xe3\\x82\\x82\\xe7\\x8b\\xac\\xe8\\x87\\xaa\\xe3\\x81\\xae\\xe9\\xad\\x85\\xe5\\x8a\\x9b\\xe3
\\x82\\x92\\xe6\\x8c\\x81\\xe3\\x81\\xa4\\xe3\\x80\\x81\\xe5\\x9b\\xbd\\xe9\\x9a\\x9b\\xe8\\x89\\xb2\\xe8\\xb1\\x8a\\xe3
\\x81\\x8b\\xe3\\x81\\xa7\\xe4\\xbd\\x8f\\xe3\\x81\\xbf\\xe3\\x82\\x84\\xe3\\x81\\x99\\xe3\\x81\\x84\\xe9\\x83\\xbd\\xe5
\\xb8\\x82\\xe3\\x81\\xa8\\xe3\\x81\\x97\\xe3\\x81\\xa6\\xe7\\x9f\\xa5\\xe3\\x82\\x89\\xe3\\x82\\x8c\\xe3\\x81\\xa6\\xe3
\\x81\\x84\\xe3\\x81\\xbe\\xe3\\x81\\x99\\xe3\\x80\\x82\"}]}}'"
]
}日本語出力はそのままでは化けてしまいます。出力を例えば test.json に保存すれば以下のコマンドで正しい日本語にデコードできます。
python3 fix.py < test.json#!/usr/bin/env python3
# fix_agentcore.py
# agentcore invoke の出力から b'...' 断片を抽出→連結→UTF-8デコード→内側JSON→テキスト抽出
import sys, re, ast, json
def strip_ansi(s: str) -> str:
return re.sub(r'\x1B\[[0-?]*[ -/]*[@-~]', '', s)
def find_bytes_literals(s: str):
"""ログ全体から b'...'(および b"...") を順番に総当りで抜き出す。
途中で入る実際の改行は除去し、JSON由来の '\\' は '\' に戻す。"""
out = []
i = 0
n = len(s)
def grab(start_quote: str, end_quote: str, pos: int):
esc = False
j = pos
while j < n:
ch = s[j]
if ch == end_quote and not esc:
return j
if ch == '\\':
esc = not esc
else:
esc = False
j += 1
return -1
while True:
# b' または b"
idx1 = s.find("b'", i)
idx2 = s.find('b"', i)
idx = min([x for x in [idx1, idx2] if x != -1], default=-1)
if idx == -1:
break
quote = s[idx+1] # ' or "
end = grab(quote, quote, idx+2)
if end == -1:
# 閉じが見つからない場合はスキップして次へ
i = idx + 2
continue
inner = s[idx+2:end]
# 実際の改行・復帰は除去（CLIの折返しで壊れるため）
inner = inner.replace("\r", "").replace("\n", "")
# JSONエスケープ由来の \\ を \ に戻す（reprとして正しい形に近づける）
inner = inner.replace("\\\\", "\\")
# b'...' として評価（ダメなら b"..." も試す）
lit = f"b'{inner}'"
try:
b = ast.literal_eval(lit)
except Exception:
lit = f'b"{inner.replace("\"","\\\"")}"'
try:
b = ast.literal_eval(lit)
except Exception:
b = None
if b is not None:
out.append(b)
i = end + 1
return out
def main():
data = sys.stdin.read()
if not data:
print("usage: agentcore invoke '{\"prompt\":\"...\"}' 2>&1 | python3 fix_agentcore.py", file=sys.stderr)
sys.exit(2)
data = strip_ansi(data)
pieces = find_bytes_literals(data)
if not pieces:
print("ERROR: no b'...'/b\"...\" bytes-literals found in input.", file=sys.stderr)
sys.exit(1)
blob = b"".join(pieces)
# UTF-8 → 内側JSON
try:
inner_text = blob.decode("utf-8")
except UnicodeDecodeError as e:
print(f"ERROR: UTF-8 decode failed: {e}", file=sys.stderr)
sys.exit(1)
# JSONパースして content[].text を抽出
try:
inner = json.loads(inner_text)
except json.JSONDecodeError:
# 失敗したらそのまま本文を出す
print(inner_text)
sys.exit(0)
content = inner.get("result", {}).get("content", [])
texts = [c.get("text") for c in content if isinstance(c, dict) and "text" in c]
if texts:
print("\n\n".join(t.strip() for t in texts if t))
else:
# 見つからなければ内側JSONを丸ごと
print(inner_text)
if __name__ == "__main__":
main()