Amazon Bedrock AgentCore ライフサイクル設定を構成する

CreateAgentRuntime LifecycleConfigurationへの入力パラメータを使用すると、Amazon Bedrock AgentCore Runtime のランタイムセッションとリソースのライフサイクルを管理できます。この設定は、アイドルセッションを自動的にクリーンアップし、長時間実行されるインスタンスがリソースを無期限に消費しないようにすることで、リソース使用率を最適化するのに役立ちます。

UpdateAgentRuntime オペレーションを使用して、既存の AgentCore ランタイムのライフサイクル設定を構成することもできます。

設定属性

制約

デフォルトの 動作

が指定されLifecycleConfigurationていない場合、または null 値が含まれている場合、プラットフォームは次のロジックを適用します。

デフォルト値

ライフサイクル設定を使用して AgentCore ランタイムを作成する

AgentCore ランタイムを作成するときにライフサイクル設定を指定できます。

import boto3

client = boto3.client('bedrock-agentcore-control', region_name='us-west-2')

try:
    response = client.create_agent_runtime(
        agentRuntimeName='my_agent_runtime',
        agentRuntimeArtifact={
            'containerConfiguration': {
                'containerUri': '123456789012.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/my-agent:latest'
            }
        },
        lifecycleConfiguration={
            'idleRuntimeSessionTimeout': 1800,  # 30 minutes, configurable
            'maxLifetime': 14400  # 4 hours
        },
        networkConfiguration={'networkMode': 'PUBLIC'},
        roleArn='arn:aws:iam::123456789012:role/AgentRuntimeRole'
    )

    print(f"Agent runtime created: {response['agentRuntimeArn']}")
except client.exceptions.ValidationException as e:
    print(f"Validation error: {e}")
except Exception as e:
    print(f"Error creating agent runtime: {e}")

AgentCore ランタイムのライフサイクル設定を更新する

既存の AgentCore ランタイムのライフサイクル設定を更新できます。

import boto3

client = boto3.client('bedrock-agentcore-control', region_name='us-west-2')

agent_runtime_id = 'my_agent_runtime'

try:
    response = client.update_agent_runtime(
        agentRuntimeId=agent_runtime_id,
        agentRuntimeArtifact={
            'containerConfiguration': {
                'containerUri': '123456789012.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/my-agent:latest'
            }
        },
        networkConfiguration={'networkMode': 'PUBLIC'},
        roleArn='arn:aws:iam::123456789012:role/AgentRuntimeRole',
        lifecycleConfiguration={
            'idleRuntimeSessionTimeout': 600,   # 10 minutes
            'maxLifetime': 7200                 # 2 hours
        }
    )

    print("Lifecycle configuration updated successfully")
except client.exceptions.ValidationException as e:
    print(f"Validation error: {e}")
except client.exceptions.ResourceNotFoundException:
    print("Agent runtime not found")
except Exception as e:
    print(f"Error updating configuration: {e}")

AgentCore ランタイムのライフサイクル設定を取得する

既存の AgentCore ランタイムのライフサイクル設定を取得できます。

import boto3

client = boto3.client('bedrock-agentcore-control', region_name='us-west-2')

def get_lifecycle_config():
    try:
        response = client.get_agent_runtime(agentRuntimeId="my_agent_runtime")

        lifecycle_config = response.get('lifecycleConfiguration', {})
        idle_timeout = lifecycle_config.get('idleRuntimeSessionTimeout', 900)
        max_lifetime = lifecycle_config.get('maxLifetime', 28800)

        print(f"Current configuration:")
        print(f"  Idle timeout: {idle_timeout}s ({idle_timeout//60} minutes)")
        print(f"  Max lifetime: {max_lifetime}s ({max_lifetime//3600} hours)")

        return lifecycle_config

    except Exception as e:
        print(f"Error retrieving configuration: {e}")
        return None

# Usage
config = get_lifecycle_config()
print(config)

検証と制約

ライフサイクル設定には、無効な設定を防ぐための検証ルールと制約が含まれています。

一般的な検証エラー

import boto3

client = boto3.client('bedrock-agentcore-control', region_name='us-west-2')

try:
    client.create_agent_runtime(
        agentRuntimeName='invalid_config_agent',
        agentRuntimeArtifact={
            'containerConfiguration': {
                'containerUri': '123456789012.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/my-agent:latest'
            }
        },
        lifecycleConfiguration={
            'idleRuntimeSessionTimeout': 3600,  # 1 hour, configurable
            'maxLifetime': 1800                 # 30 minutes - INVALID!
        },
        networkConfiguration={'networkMode': 'PUBLIC'},
        roleArn='arn:aws:iam::123456789012:role/AgentRuntimeRole',
        )
except client.exceptions.ValidationException as e:
    print(f"Validation failed: {e}")
    # Output: idleRuntimeSessionTimeout must be less than or equal to maxLifetime

検証ヘルパー関数

def validate_lifecycle_config(idle_timeout, max_lifetime):
    """Validate lifecycle configuration before API call"""
    errors = []

    # Check range constraints
    if not (1 <= idle_timeout <= 28800):
        errors.append(f"idleRuntimeSessionTimeout must be between 1 and 28800 seconds")

    if not (1 <= max_lifetime <= 28800):
        errors.append(f"maxLifetime must be between 1 and 28800 seconds")

    # Check relationship constraint
    if idle_timeout > max_lifetime:
        errors.append(f"idleRuntimeSessionTimeout ({idle_timeout}s) must be ≤ maxLifetime ({max_lifetime}s)")

    return errors

# Usage
errors = validate_lifecycle_config(3600, 1800)
if errors:
    for error in errors:
        print(f"Validation error: {error}")
else:
    print("Configuration is valid")

ライフサイクル設定とランタイムセッション

定義したライフサイクル設定は、個々のランタイムセッションに適用されます。特定の を使用してエージェントを呼び出すとruntimeSessionId、AgentCore ランタイムはそのセッション専用のmicroVM をプロビジョニングします。ライフサイクルタイムアウト ( idleRuntimeSessionTimeoutおよび maxLifetime ) は、その特定の microVM インスタンスのライフサイクルを管理します。

import boto3
import json
import uuid

client = boto3.client('bedrock-agentcore', region_name='us-west-2')

# Each unique runtimeSessionId gets its own microVM with lifecycle settings applied
session_id_user_1 = str(uuid.uuid4())  # User 1's session
session_id_user_2 = str(uuid.uuid4())  # User 2's session

# First invocation for User 1 - creates new microVM with lifecycle timers
response1 = client.invoke_agent_runtime(
    agentRuntimeArn='arn:aws:bedrock-agentcore:us-west-2:123456789012:runtime/my-agent',
    runtimeSessionId=session_id_user_1,  # Dedicated microVM for this session
    payload=json.dumps({"prompt": "Hello from User 1"}).encode()
)

# First invocation for User 2 - creates separate microVM with its own lifecycle timers
response2 = client.invoke_agent_runtime(
    agentRuntimeArn='arn:aws:bedrock-agentcore:us-west-2:123456789012:runtime/my-agent',
    runtimeSessionId=session_id_user_2,  # Different microVM for this session
    payload=json.dumps({"prompt": "Hello from User 2"}).encode()
)

# Subsequent invocations to same session reuse the existing microVM
# The idle timeout resets with each invocation to the same session
response3 = client.invoke_agent_runtime(
    agentRuntimeArn='arn:aws:bedrock-agentcore:us-west-2:123456789012:runtime/my-agent',
    runtimeSessionId=session_id_user_1,  # Reuses User 1's existing microVM
    payload=json.dumps({"prompt": "Follow-up from User 1"}).encode()
)

ライフサイクル設定とセッションに関する重要なポイント:

ベストプラクティス

リソース使用率とユーザーエクスペリエンスを最適化するためにライフサイクル設定を構成するときは、以下のベストプラクティスに従ってください。

推奨事項

一般的なパターン