Amazon Bedrock AgentCore ランタイムを使用してエージェントまたはツールをホストする

AgentCore ランタイムを使用すると、基盤となるフレームワークに関係なく、ローカルエージェントコードを数行のコードでクラウドネイティブデプロイに変換できます。LangGraph、Strands、CrewAI などの一般的なフレームワークとシームレスに連携します。特定のフレームワークを使用しないカスタムエージェントでも活用できます。

AgentCore ランタイムは、Amazon Bedrock、Anthropic Claude、Google Gemini、OpenAI が提供するモデルなど、任意の大規模言語モデルで動作します。

AgentCore ランタイムを使用すると、エージェントはモデルコンテキストプロトコル (MCP) またはエージェント間 (A2A) を介して他のエージェントやツールと通信できます。

AgentCore ランタイムでは、各ユーザーセッションは、分離された CPU、メモリ、ファイルシステムリソースを持つ専用のmicroVM で実行されます。これにより、ユーザーセッション間の完全な分離が可能になり、ステートフルなエージェント推論プロセスを保護し、セッション間のデータ汚染を防ぐことができます。セッションが完了すると、microVM 全体が終了し、メモリがサニタイズされ、非決定的な AI プロセスを使用する場合でも決定的なセキュリティが提供されます。

AgentCore Runtime は、リアルタイムインタラクションと最大 8 時間の長時間実行されるワークロードの両方をサポートしているため、複雑なエージェントの推論と、マルチエージェントコラボレーションや長時間にわたる問題解決セッションを伴う可能性のある非同期ワークロードが可能になります。

ランタイムは、セッションの停止/再開サイクル全体でファイルシステムの状態を維持できます。エージェントのファイル、インストールされたパッケージ、ビルドアーティファクトは、外部ストレージなしでセッション停止後も存続できます。

ランタイムは、実際に消費されたリソースに対してのみ課金される消費ベースの料金を実装します。リソースの事前選択を必要とする割り当てベースのモデルとは異なり、Runtime は適切なサイズ設定を必要とせずに、必要なものを動的にプロビジョニングします。このサービスは CPU 請求を実際のアクティブな処理に合わせます。通常、エージェントが主に LLM レスポンスを待っているときの I/O 待機期間中の料金を排除し、セッション状態を継続的に維持します。

AgentCore アイデンティティを搭載した AgentCore ランタイムは、AI エージェントに個別の ID を割り当て、Okta、Microsoft Entra ID、Amazon Cognito などの企業 ID プロバイダーとシームレスに統合して、エンドユーザーがアクセスできるエージェントのみを認証できるようにします。さらに、Runtime を使用すると、アウトバウンド認証フローが Slack、Zoom、GitHub などのサードパーティーサービスに安全にアクセスできます。これは、ユーザーに代わって動作しているか、自律的に動作しているか (OAuth キーまたは API キーを使用) 関係ありません。

AgentCore Runtime は、エージェントの推論ステップ、ツール呼び出し、モデルインタラクションをキャプチャする特殊な組み込みトレースを提供し、AI エージェントの動作をデバッグおよび監査するための重要な機能であるエージェントの意思決定プロセスを明確に可視化します。

AgentCore ランタイムは 100MB のペイロードを処理できるため、リッチメディアコンテンツまたは大規模なデータセットを使用して、複数のモダリティ (テキスト、画像、オーディオ、ビデオ) をシームレスに処理できます。

AgentCore Runtime は、HTTP API コールとリアルタイムの双方向ストリーミングのための永続的な WebSocket 接続の両方をサポートし、即時の応答フィードバックと会話コンテキストの維持によりインタラクティブなアプリケーションを可能にします。

AgentCore ランタイムは、Memory、Tools、Gateway などの完全な AgentCore 機能への効率的なアクセスを提供する単一の包括的な SDK を介して提供されます。この統合アプローチにより、異なるコンポーネントから同等のエージェントインフラストラクチャを構築する際に通常必要な統合作業がなくなります。