awslabs/agentcore-samples

何を解決するか

このリポジトリは、Amazon Bedrock AgentCore のサンプルおよびチュートリアルのコレクションを提供します。AgentCore は、フレームワークやモデルに依存しないインフラストラクチャで、AIエージェントを安全にスケーラブルにデプロイ・運用するための設計です。専用のエージェントインフラの構築に伴う運用負荷を軽減し、開発者が CrewAI、LangGraph、LlamaIndex などの好みの LLM およびエージェントフレームワークを使用できるようにします。コードの再実装は不要です。

仕組み

AgentCore は補助的なインフラ層として機能します。このリポジトリでは、AgentCore CLI を使ってエージェントのスケルトン作成、ローカル開発、Amazon Bedrock AgentCore ランタイムへのデプロイを行う方法を示しています。以下の主要機能をカバーするサンプルが提供されています：

• ランタイム： エージェントとツールをデプロイするためのサーバーレス環境。
• ゲートウェイ： API や Lambda 関数を MCP 互換ツールに変換するツール。
• アイデンティティとポリシー： 管理されたアイデンティティとアクセス管理（IAM）および Cedar ポリシーを用いた細かいアクセス制御。
• メモリ： パーソナライズされたエージェント体験を実現するインフラ。
• ツール： コードインタープリター、ブラウザツール、Web サーチなどの組み込みユーティリティ。
• 観測性と評価： トレース、デバッグ、および LLM-as-a-Judge を用いたオンデマンドおよびオンライン評価のためのツール。

対象ユーザー

AWS 上でエージェントベースのAIアプリケーションを本番環境向けに構築したい開発者やアーキテクト。特定のエージェントフレームワークやモデルに縛られず、柔軟にデプロイしたい方。

特徴

• フレームワーク非依存： Strands、LangGraph、CrewAI、LlamaIndex などに対応。
• モデル非依存： 任意の大規模言語モデルと連携可能。
• CLI駆動ワークフロー： プロジェクト作成、ホットリロード付きローカル開発、ワンコマンドデプロイのスムーズなワークフロー。
• 包括的なサンプル： エンドツーエンドアプリケーション、インフラストラクチャとしてのコード（CDK、Terraform）、Okta や Entra などのアイデンティティプロバイダーとの統合例を含む。