数分で最初の動作エージェントを構築：Amazon Bedrock AgentCoreの新機能発表

最初の動作するエージェントを数分で構築：Amazon Bedrock AgentCoreの新機能発表 エージェントを動作させるということは、これまで常に、エージェント自体が本当に優れているかどうかをテストする前に、インフラストラクチャ（infrastructure）の問題リストを次々と解決することを意味してきました。フレームワーク、ストレージ、認証、デプロイメントパイプラインを接続し、エージェントが最初の実際のタスクを処理する頃には、すでにエージェントのロジックではなくインフラストラクチャ構築に数日費やしてしまっているという状況です。 当社は、開発者がバックエンドの配線（backend plumbing）ではなくエージェントロジックの構築に集中し、LangGraph、LlamaIndex、CrewAI、Strands Agentsなど、すでに使用しているフレームワークやモデルを活用できるようにするため、AgentCoreをゼロから構築しました。本日、エージェント構築体験をさらに効率化する新機能を発表します。これにより、最初のプロトタイプから本番デプロイメントに至るまで、エージェント開発のあらゆる段階でチームを遅らせるインフラストラクチャ（infrastructure）の障壁を取り除きます。 ## 3つのステップでアイデアから動作するエージェントへ すべてのエージェントには、モデルを呼び出し、どのツールを呼び出すかを決め、結果を返し、コンテキストウィンドウ（context windows）を管理し、障害に対応するループを含むオーケストレーションレイヤー（orchestration layer）が存在します。このループを動作させるには、その下にインフラストラクチャ（infrastructure）が必要です。エージェントをホストするためのコンピューティングリソース、コードを安全に実行するためのサンドボックス、ツールへの安全な接続、永続ストレージ、エラーリカバリです。このインフラストラクチャがエージェントハーネス（agent harness）を構成し、エージェントを実際に動作可能にします。 これまで、このハーネスを構築することは、すべてのチームが最初からゼロで行わなければならない最初の作業でした。つまり、エージェントが単一のリクエストを処理できる前に、フレームワークの選択、オーケストレーションコードの記述、ツールやメモリ（memory）との接続、認証の設定を行う必要があったのです。これは必要な作業ですが、エージェントが有用かどうかを判断する作業ではありません。当社と協力してきたほとんどのチームは、最初の実際のテストを実行する前に、このインフラストラクチャ（infrastructure）構築に数日を費やしていました。 AgentCoreの新機能「マネージドエージェントハーネス（managed agent harness）」は、これらの初期構築作業をシンプルな設定に置き換えます。オーケストレーションコードを記述することなく、エージェントを宣言し、わずか3つのAPI呼び出しで実行できます。エージェントの動作定義を行います：どのモデルを使用するか、どのツールを呼び出せるか、どのような指示に従うか。AgentCoreのハーネスは、コンピューティングリソース、ツール、メモリ、アイデンティティ管理（identity）、セキュリティを結びつけ、数分でテストできる動作するエージェントを作成します。異なるモデルを試す場合やツールを追加する場合も、コードの書き直しではなく設定変更で対応できます。APIパラメータをその場で変更するだけで、数分以内にエージェントの複数のバリエーションをテストできます。 ![image](https://d2908q01vomqb2.cloudfront.net/f1f836cb4ea6efb2a0b1b99f41ad8b103eff4b59/2026/04/21/AgentCore-DevEx-Capabilities_Screenshot_HarnessInvokeDemo_Blog_1200w_REVIEW.jpg) その速度は柔軟性の犠牲を伴いません。AgentCoreのharness（ハルネス）は、AWSによるオープンソースフレームワークであるStrands Agentsによって駆動されています。カスタムオーケストレーションロジック、専門的なルーティング、またはマルチエージェント調整が必要な場合、同じプラットフォーム、同じmicroVM（マイクロVM）分離、同じデプロイメントパイプラインを維持したまま、設定からコード定義のharness（ハルネス）に切り替えることができます。AgentCoreは、セッション状態を耐久性のあるファイルシステムに永続化するため、エージェントはタスクの途中で一時停止し、完全に中断した場所から再開することができます。これにより、カスタムパイプライン構築や、必要が生じた後にエージェントを再設計することなく、human-in-the-loop（ヒューマンインザループ）パターンを実用的に実装できます。必要に応じて機能を追加し制御を強化できるため、初期構築は数分で完了し、要件の変化に合わせてアーキテクチャの再設計なしに拡張可能です。 「私たちはeコマースに革命をもたらすAIエージェントを構築しています」と、VTEXのエンジニアリング担当バイスプレジデントであるRodrigo Moreiraは述べています。「以前は、新しいエージェントの各プロトタイプを検証する前に、オーケストレーションコードとインフラストラクチャのセットアップに数日かかることが必要でした。AgentCoreのharness（ハルネス）機能はこの状況を変えます：モデルの交換、ツールの追加、エージェントの指示の微調整は、すべて再構築ではなく設定変更で実行できます。これでエージェントのアイデアを数日でなく数分で検証でき、これらの新機能によってエージェント開発の加速にさらに期待しています」。 ## Build, deploy, operate your agents from the same terminal エージェントの動作を確認できたら、次は本番環境での実行を望むはずです。通常、これはエディタから離れ、デプロイメントパイプラインのセットアップ、環境設定を行い、エージェント構築時に使用したワークフローとは全く異なるプロセスを組み立てることを意味します。 新機能の[AgentCore CLI](https://github.com/aws/agentcore-cli)は、プロトタイプ作成、デプロイ、運用というフルライフサイクルを通じて、すでに作業中の同じターミナル内で一元化したワークフローを維持します。エージェントのローカルでの反復開発を行い、準備ができたらツールを切り替えたり別個のパイプラインを構築したりすることなくデプロイできます。AgentCoreはCDKサポートとTerraform（近日公開予定）によるinfrastructure as code (IaC)を通じてデプロイを支援するため、エージェント設定は再現可能でバージョン管理されます。ローカルでテストした内容が、そのまま本番環境で実行されるコードと完全に一致します。 ![image](https://d2908q01vomqb2.cloudfront.net/f1f836cb4ea6efb2a0b1b99f41ad8b103eff4b59/2026/04/21/AgentCore-DevEx-Capabilities_Screenshot_cli-sample_Blog_1500w_REVIEW.jpg) ## コーディングエージェントに適切なコンテキスト（context）を提供する エージェント開発の全過程を通じて、多くの開発者はClaude CodeやKiroなどのコーディングアシスタント（coding assistant）と並行して作業を行っています。しかし、コーディングアシスタントの有効性は、それが持つコンテキスト（context）の質に左右されます。汎用のMCPサーバー（Model Context Protocol server）はAPIやドキュメントへのアクセスを提供できますが、重要な「意見」をエンコードするものではありません：どのパターンを使用すべきか、機能がどのように連携するか、一般的なタスクにおける推奨される手順は何かといったことです。AgentCoreの新規プリビルトスキル（pre-built skills）は、単なる生（raw）のAPIアクセスを超えています。これらはコーディングエージェントに、厳選された最新のAgentCoreベストプラクティスに関する知識を提供し、得られる提案が単にエンドポイントが存在するだけでなく、プラットフォームの intended use（意図された使い方）を反映するようにします。Kiroでは今日すでに組み込みのPowerとしてこの機能が提供されており、Claude Code、Codex、Cursor用のプラグインも近日中に公開予定です。急速に進化するプラットフォームにおいて、コーディングエージェントに正確なコンテキストを備えさせることは、最初の行のコードからして間違った方向へ進むことを大幅に減らすことを意味します。 ## はじめに AgentCoreのマネージドエージェントハーネス（agent harness）は、本日より4つのAWSリージョンでプレビュー利用可能です：US West (Oregon)、US East (N. Virginia)、Asia Pacific (Sydney)、Europe (Frankfurt)。AgentCore CLIおよび永続型エージェントファイルシステム（persistent agent filesystem）は、AgentCoreが提供されているすべての[AWS商用リージョン](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/agentcore-regions.html)で利用可能です。コーディングエージェントスキルは4月末までに提供開始されます。使用したリソースに対してのみ課金され、CLI、ハーネス、スキルに追加料金はかかりません（詳細は[AgentCoreの料金ページ](https://aws.amazon.com/bedrock/agentcore/pricing/)をご覧ください）。[AgentCoreのドキュメント](https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/agentcore-get-started-cli.html)にアクセスして、すぐに始めましょう。 これらの機能を活用することで、インフラストラクチャのセットアップを気にすることなく、エージェントロジックに集中できます。エージェントが進化するにつれて、再アーキテクチャを行うことなく、評価（evaluations）、メモリ、ツール接続、ポリシー適用を追加できます。プロトタイピングに使用するプラットフォームは、本番環境で実行するものと同じです。 ## 著者について ![image](https://d2908q01vomqb2.cloudfront.net/f1f836cb4ea6efb2a0b1b99f41ad8b103eff4b59/2026/04/21/MadhuProfile.jpg) ## Madhu Parthasarathy Madhu ParthasarathyはAmazon Bedrock AgentCoreのGM（General Manager）であり、大規模分散インフラストラクチャ構築において20年以上の専門知識を有しています。Amazonでは16年以上勤務し、Amazon Retail、Elastic Block Store、そして近年はAgentCoreにおいて複数のイニシアチブを主導してきました。また、LinkedInではエンタープライズプラットフォームを率いて同社の全ビジネスラインを支え、ネオクラウド系スタートアップではセキュリティと開発者体験のビジョンを推進するAIインフラストラクチャを率いるなど、他の企業でも様々なリーダーシップポジションを務めてきました。現在、Madhuはカリフォルニア州サンタクララに拠点を置いています。

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