Amazon Bedrock AgentCore の使用を開始する

このクイックスタートでは、AgentCore CLI を使用して、数分以内にゼロから実行中のエージェントに移動します。CLI のインストール、プロジェクトのスキャフォールド、ローカルでのテスト、エージェントへのデプロイ AWS、エージェントの呼び出しを行います。

AgentCore でエージェントを構築する 2 つの方法、同じ CLI:

このページでは、コードベースのフローについて説明します。ハーネスについては、AgentCore ハーネスとは」を参照してください。

AWS アカウントにサインアップする

AWS アカウントにサインアップする

の使用を開始するには AWS、 AWS アカウントが必要です。 AWS アカウントの作成の詳細については、「 AWS アカウント管理リファレンスガイド」の「 アカウントの開始方法」を参照してください。 AWS

前提条件

ステップ 1: AgentCore CLI をインストールする

npm install -g @aws/agentcore

検証:

agentcore --version

後で更新するには、インストールコマンド または を再実行しますagentcore update。ソースと問題: GitHub の agentcore-cli。

ステップ 2: プロジェクトを作成する

agentcore create

インタラクティブウィザードは、最初にビルドする内容を尋ねます。

エージェントを選択すると、ウィザードは次の操作を続行します。

フラグを直接渡してコードベースのエージェントを作成することもできます。

agentcore create \
  --name MyAgent \
  --framework Strands \
  --model-provider Bedrock \
  --memory none \
  --build CodeZip

プロジェクトの構造

agentcore create は以下を生成します。

MyAgent/
├── agentcore/
│   ├── agentcore.json      # Project and resource configuration
│   ├── aws-targets.json    # Deployment target (account and region)
│   └── cdk/                # CDK infrastructure (auto-managed)
└── app/
    └── MyAgent/            # Your agent code
        ├── main.py         # Agent entrypoint
        ├── pyproject.toml  # Python dependencies
        └── ...

キーファイル:

ステップ 3: ローカルでテストする

cd MyAgent
agentcore dev

agentcore dev は Python 仮想環境を作成し、依存関係をインストールし、ホットリロードでローカルサーバーを起動し、ブラウザでエージェントインスペクターを開いて、エージェントとチャットしたり、トレースを検査したり、プロジェクトリソースを参照したりできます。コードの変更は自動的に取得されます。

便利なフラグ:

ステップ 4: エージェントをデプロイする

agentcore deploy

デプロイ:

最初のデプロイには、CDK がアカウントをブートストラップするまでに数分かかります。後続のデプロイはより高速です。

デプロイせずに変更内容をプレビューします。

agentcore deploy --dry-run

ステータスを確認します。

agentcore status

ステップ 5: デプロイされたエージェントを呼び出す

agentcore invoke --prompt "Hello, what can you do?"

エージェントが支払いを設定している場合は、呼び出し時に支払いコンテキストを指定します。

agentcore invoke \
  --prompt "Access https://example-x402-merchant.com/paid-api" \
  --payment-instrument-id <INSTRUMENT_ID> \
  --auto-session \
  --payment-user-id user@example.com

これがループです。で反復処理しapp/MyAgent/main.py、 でテストしagentcore dev、 でデプロイしagentcore deploy、 で呼び出しますagentcore invoke。

プロジェクトに機能を追加する

agentcore add は のリソースを管理しますagentcore.json。インタラクティブメニューの引数なしで実行するか、リソースを直接ターゲットにします。

agentcore add memory        # Store conversation context
agentcore add agent         # Add a second agent to the same project
agentcore add gateway       # Connect external APIs/tools through Gateway
agentcore add credential    # Add an API key for a non-Bedrock provider
agentcore add evaluator     # Quality evaluation
agentcore add payment-manager   # Payments: create a payment manager
agentcore add payment-connector # Payments: link a payment provider

Add コマンドはそれぞれ、設定を足場し、必要な値の入力を求めます。追加したら、 を実行してプロビジョニングagentcore deployします。

アタッチできる機能の詳細な説明:

ログとトレースを表示する

# Stream recent logs
agentcore logs

# Filter
agentcore logs --since 30m --level error
agentcore logs --query "timeout"

# List recent traces
agentcore traces list

# Get a specific trace
agentcore traces get <trace-id>

クリーンアップ

agentcore remove all
agentcore deploy

remove all は設定をリセットします。フォローアップは空の状態deployを検出し、アカウントのリソースを破棄します。

次の手順