aws/agentcore-cli

解決する問題

Amazon Bedrock AgentCore で AI エージェントを構築するには、通常、複数の AWS サービスを操作し、実行ロールを設定し、ストリーミング応答を処理する必要があります。AgentCore CLI は、これらの詳細を処理する単一のターミナルツールを提供することで、その摩擦を排除し、数コマンドでエージェントを作成、デプロイ、呼び出しできるようにします。

仕組み

このツールには 2 つのモードがあります。自動化（CI、スクリプト、コーディングエージェント）用に JSON を出力するスクリプト可能な CLI と、ガイド付きワークフロー用の対話型 TUI です。まずプロジェクトを作成すると、仕様ファイル（agentcore.json）とリソースを定義する CDK アプリが生成されます。次に、エージェントを追加できます：Harness（管理型、YAML 設定）または Runtime（独自コード、テンプレートからスキャフォールドまたは手動追加）。デプロイは CDK で処理され、生成されたスタックを拡張して、DynamoDB テーブルなどの他の AWS リソースへのアクセスをエージェントに付与できます。コマンドはライフサイクル全体をカバーします：create、add、remove、deploy、invoke、logs、traces、evaluate など。

対象者

AWS で本番 AI エージェントを構築する開発者とチームで、基盤となる AWS API の深い知識なしに、高速でターミナルフレンドリーなワークフローを求める方。スクリプト可能な自動化を好む方にも、対話型プロンプトを好む方にも適しています。Node.js 20.12+ と AWS 認証情報が必要です。

ハイライト

• デュアルインターフェース：--json 出力付きスクリプト可能な CLI と対話型 TUI
• 2 種類のエージェントをサポート：管理型 Harness（YAML）とカスタム Runtime（独自コード）
• エージェントが他の AWS サービスにアクセスできるように拡張可能な CDK アプリを生成
• evaluate、feedback、traces、メモリ管理のコマンドを含む
• Python および TypeScript エージェント用テンプレート、複数のモデルプロバイダー（Amazon Bedrock、Anthropic、OpenAI など）をサポート