agentcore-samples: それが何であるか、解決する問題、そして注目を集めている理由

解決する課題

Amazon Bedrock AgentCore は、AI エージェントを大規模に運用するために必要なインフラストラクチャの「差別化されていない重労働」を取り除くことを目的としています。CrewAI、LangGraph、LlamaIndex などのエージェントフレームワークや使用する LLM に関係なく、コードを書き直すことなく本番環境向けエージェントをデプロイできるようにします。

仕組み

AgentCore は、フレームワーク非依存かつモデル非依存のインフラ層を提供します。エージェントやツールをデプロイするための安全なサーバーレスランタイムと、CLI ツールを通じてエージェントに追加できる管理された機能群を備えています。これらの機能には以下が含まれます:

• Gateway: API と Lambda 関数を MCP 互換ツールに変換します。
• Identity: AWS およびサードパーティアプリケーション全体でエージェントのアイデンティティとアクセスを管理します。
• Memory: パーソナライズされた体験のための管理メモリインフラを提供します。
• Tools: コードインタプリタ、ブラウザツール、Web 検索ツールなどの組み込みツールを含みます。
• Observability: OpenTelemetry を使用してトレース、デバッグ、パフォーマンス監視を行います。
• Evaluation: オンデマンドおよびオンライン評価のための組み込みおよびカスタム評価者を提供します。
• Policy: Cedar ポリシーを用いた細粒度のアクセス制御を実装します。

対象者

フレームワークやモデルの選択に柔軟性を保ちつつ、プロトタイピングから AWS 上の本番環境デプロイへ移行したいエージェント型 AI アプリケーションを構築する開発者や組織向けです。

ハイライト

• Framework Agnostic: Strands Agents、CrewAI、LangGraph、LlamaIndex など複数のフレームワークをサポート。
• Model Agnostic: 任意の大規模言語モデルと連携可能。
• Serverless Runtime: エージェントとツールの安全なサーバーレスデプロイ。
• CLI-Driven Workflow: agentcore CLI を使用したプロジェクト作成、ローカル開発、デプロイのワークフローを簡素化。
• Infrastructure as Code: CloudFormation、AWS CDK、Terraform 用のテンプレートを提供。