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aws-agentic-ai

aws-agentic-ai

github.com/zxkaneクラウド・DevOps373658 回インストール19 週間前に更新
リポジトリ

aws-agentic-ai について

AI エージェントをデプロイ、運用するチーム向けに、AWS Bedrock AgentCore のサービス選定と実装方法をまとめています。9 つのサービスに関するガイダンスに加え、ワークフロー、サービス横断のパターン、実行可能なテンプレートを提供します。

主な機能

  1. 019 つの AgentCore サービスのガイダンス
  2. 02AWS CLI によるデプロイワークフロー
  3. 03認証情報とセキュリティのパターン
  4. 04レジストリと評価のワークフロー
  5. 05Runtime のプロトコルとデプロイ資料
  6. 06実行可能なサーバーテンプレート

活用シーン

  1. 01エージェント向け AgentCore サービスの選定
  2. 02Gateway ターゲットのデプロイ
  3. 03エージェントとツールのカタログ化
  4. 04エージェント品質の監視や評価

MCP 対応

AgentCore 専用のドキュメント MCP と一般 AWS ドキュメント MCP でサービスの詳細を確認します。AgentCore Gateway は REST API を MCP ツールに変換でき、Registry は MCP エンドポイント経由のリソース発見に対応します。

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/zxkane/aws-skills --skill aws-agentic-ai

インストール後、Claude Code で/aws-agentic-aiを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

cross-service/
agent-persistence-patterns.md
credential-management.md
registry-integration.md
security-resource-policies.md
references/
agentcore-oauth-integration.md
agentcore-runtime-core.md
agentcore-runtime-deploy.md
agentcore-runtime-protocols.md
scripts/
a2a-server-template.py
agui-server-template.py
Dockerfile.runtime-template
gateway-custom-resource-lambda.py
mcp-server-template.py
runtime-fastapi-template.py
services/browser/
README.md
services/code-interpreter/
README.md
services/evaluations/
README.md
services/gateway/
deploy-template.sh
deployment-strategies.md
README.md
troubleshooting-guide.md
validate-deployment.sh
services/identity/
README.md
services/memory/
README.md
services/observability/
README.md
services/registry/
getting-started.md
governance-workflows.md
mcp-endpoint.md
README.md
sync-configuration.md

詳細

AWS Bedrock AgentCore

AWS Bedrock AgentCore は、9 つのコアサービスを備えた、AI エージェントのデプロイとスケーリングのための包括的なプラットフォームです。このスキルでは、AWS CLI を使用したサービスの選択、デプロイパターン、統合ワークフローについて説明します。

このスキルの使い方：下の表からユーザーが必要とするサービスを特定し、回答する前に該当するサービスの README を読んでください。サービスをまたぐパターン（認証情報、セキュリティ、レジストリ統合）については、「サービス横断リソース」セクションを確認してください。MCP ドキュメントツールを使用して、AWS 固有の詳細を確認してください。

AWS ドキュメントの要件

回答する前に、必ず MCP ツールを使用して AWS に関する事実を確認してください。利用可能なドキュメントソースは 2 つあります。

  • AgentCore 固有のドキュメント（mcp__acdocs__*）—このプラグインにバンドルされており、AgentCore ドキュメント用の search_agentcore_docs と fetch_agentcore_doc を提供します
  • 一般的な AWS ドキュメント（mcp__aws-mcp__* または mcp__*awsdocs*__*）—より広範な AWS ドキュメントを提供する aws-mcp-setup 依存関係を通じて読み込まれます

AgentCore 固有の質問には、AgentCore Docs MCP を優先してください。MCP ツールを利用できない場合は、aws-mcp-setup スキルのセットアップ手順を案内してください。

利用可能なサービス

サービス用途ドキュメント
GatewayREST API を MCP ツールに変換するservices/gateway/README.md
Runtimeエージェントをデプロイしてスケーリングするservices/runtime/README.md
Memory会話の状態を管理するservices/memory/README.md
Identity認証情報とアクセスを管理するservices/identity/README.md
Code Interpreterサンドボックスで安全にコードを実行するservices/code-interpreter/README.md
Browserウェブの自動化とスクレイピングservices/browser/README.md
Observabilityトレースとモニタリングservices/observability/README.md
Agent Registryエージェント／ツールをカタログ化、検出、管理する（プレビュー）services/registry/README.md
Evaluationsエージェントの品質を自動評価する（LLM-as-a-Judge）services/evaluations/README.md

よくあるワークフロー

Gateway ターゲットのデプロイ

実装する前に services/gateway/README.md を読んでください。Gateway のセットアップでは、ユースケースによって大きく異なるデプロイ戦略、IAM、認証方式を検討する必要があります。

  1. OpenAPI スキーマを S3 にアップロードする
  2. (API Key 認証の場合のみ) 認証情報プロバイダーを作成し、API キーを保存する
  3. スキーマ（API キーを使用する場合は認証情報も）にリンクする Gateway ターゲットを作成する
  4. ターゲットのステータスを確認し、接続をテストする

認証情報プロバイダーが必要なのは、API キー認証の場合のみです。Lambda ターゲットでは IAM ロールを使用し、MCP サーバーでは OAuth を使用します。

認証情報の管理

まず cross-service/credential-management.md を読んでください。認証情報のパターンはサービスによって異なり、誤るとデバッグが困難な認証エラーが発生します。

  1. すべての API キーに Identity サービスの認証情報プロバイダーを使用する
  2. ARN 参照を介してプロバイダーを Gateway ターゲットにリンクする
  3. 認証情報プロバイダーを更新して、四半期ごとに認証情報をローテーションする
  4. CloudWatch メトリクスで使用状況を監視する
エージェントとツールの検出（エージェントレジストリ）

まず services/registry/README.md をお読みください。レジストリには、レコードの検出可能性に影響するガバナンスワークフロー、MCP エンドポイントのオプション、同期モードが用意されています。

  1. 組織の AI リソースをカタログ化するレジストリを作成します
  2. リソース（MCP サーバー、エージェント、スキル、カスタム）を説明用メタデータとともに登録します
  3. レコードを承認に申請します（開発環境では自動承認、本番環境では手動承認）
  4. CLI または MCP エンドポイントから、承認済みリソースを検索して検出します

Agent Registry はプレビュー版です。us-east-1、us-west-2、eu-west-1、ap-northeast-1、ap-southeast-2 で利用できます。

エージェントの品質評価

まず services/evaluations/README.md をお読みください。オンラインモニタリングとオンデマンドテストでは、評価器、スコアリングモード、IAM の設定が異なります。

  1. トレースを収集するため、OpenTelemetry（ADOT）でエージェントを計測します
  2. 評価器を作成します（Builtin.Helpfulness などの組み込み評価器を使用するか、カスタム評価器を作成します）
  3. サンプリングレートとデータソースを設定して、オンライン評価をセットアップします
  4. CloudWatch ダッシュボードでスコアを監視し、スコアの低いセッションを調査します
エージェントのモニタリング

モニタリングの設定全体については、services/observability/README.md をお読みください。可観測性の設定は、選択した Runtime プロトコルとフレームワークによって異なります。

  1. エージェントの可観測性を有効にします
  2. メトリクス用に CloudWatch ダッシュボードを設定します
  3. エラー率とレイテンシーのアラームを設定します
  4. 分散トレーシングには X-Ray を使用します

詳細なリファレンス

各サービスの README（上の表にリンクがあります）には、利用開始ガイド、トラブルシューティング、高度なトピックへのサブリンクが含まれています。まずサービスの README を読み、そこからリンクをたどってください。

Runtime と OAuth の詳細リファレンス

Runtime の内部動作、デプロイ、OAuth 連携、通信プロトコルに関する詳細なリファレンスドキュメントです。本番環境向け Runtime のデプロイや OAuth 認証の設定時にお読みください。

  • OAuth 連携：references/agentcore-oauth-integration.md - 3 層の OAuth アーキテクチャ（Inbound JWT、Outbound Credential Provider、Gateway OAuth）、Cognito の設定、サポート対象の IdP、エンドツーエンドの CDK サンプル
  • Runtime の中核的な仕組み：references/agentcore-runtime-core.md - コンテナ契約、MicroVM セッションモデル、エージェントのライフサイクル（リクエストごと／セッションごと）、ツール連携（MCP／HTTP）、起動フロー
  • Runtime のデプロイと運用：references/agentcore-runtime-deploy.md - CDK デプロイ（L1／L2 コンストラクト）、マルチ Runtime アーキテクチャ、セキュリティモデル、可観測性（OTel／CloudWatch）、BedrockAgentCoreApp と FastAPI の比較
  • Runtime プロトコルリファレンス：references/agentcore-runtime-protocols.md - コンテナ契約、エンドポイント仕様、選択ガイドを含む HTTP、MCP、A2A、AG-UI のプロトコル仕様
実行可能なスクリプトテンプレート

一般的なデプロイパターンに対応する、本番環境で使用可能なテンプレートが scripts/ にあります。

スクリプトプロトコル説明
Dockerfile.runtime-template—AgentCore Runtime 用 ARM64 マルチステージ Docker ビルド
runtime-fastapi-template.pyHTTPSSE ストリーミングと MCPClient に対応した FastAPI Runtime
mcp-server-template.pyMCPStreamable HTTP トランスポートに対応した MCP Server
a2a-server-template.pyA2AAgent Card 検出機能を備えた A2A Server
agui-server-template.pyAG-UI標準の AG-UI イベントストリームに対応した AG-UI Server
gateway-custom-resource-lambda.py—Gateway のライフサイクルを管理する CDK Custom Resource Lambda

サービス横断のリソース

複数の AgentCore サービスにまたがるパターンとベストプラクティスについては、以下をご覧ください。

その他のリソース

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