どんどん増えているAWSのAIエージェントサービス。
現在どんなサービスがあり、それぞれどのような特徴を持つのか調べてみました。
目次
AWSのAIエージェントサービス
現在は以下2種類の特徴を持つサービスが存在するようです。
- AIエージェントを自分で作る
- AIエージェントで開発を加速させる
AIエージェントを自分で作る
- ・Amazon Bedrock Agents
-
ローコード（GUI）でエージェントを構築できる
- ・Amazon Bedrock AgentCore
-
エージェント専用のインフラとモジュールを使って構築できる
- ・Strands Agents
-
Pythonでエージェントを構築できる
AIエージェントで開発を加速させる
- ・Amazon Q Developer
-
AWS環境のコード生成・デバッグ・インフラ構築を自然言語で支援するツール
- ・Kiro
-
AIエージェントと連携して開発を進めることを支援するAIエージェント型のIDE
ここでは、最近よく見る「Bedrock AgentCore」と「Strands Agents」についてもう少し調べてみました。
Strands Agentsとは
最低3行でAIエージェントを構築できる。シンプルで開発しやすい。
from strands import Agent
agent = Agent()
agent("1764の平方根はいくつですか。")Bedrock AgentCoreとは
引用元： https://aws.amazon.com/jp/blogs/machine-learning/amazon-bedrock-agentcore-is-now-generally-available/
AIエージェントを大規模かつセキュアに展開するため、以下7つの機能を提供。
- Runtime（セッション分離を備えた低レイテンシのサーバーレス環境）
- Memory（セッションと長期メモリを管理）
- Identity（エージェントがユーザーに代わって認証認可）
- Code Interpreter（エージェントが生成したコードを実行するための分離環境）
- Gateway（MCP やランタイム検出などのプロトコル間を中継）
- Browser tool（エージェントの Web自動化ワークフローを拡張）
- Observability（エージェント運用の監視）
MCPにも対応。今後A2Aのサポートも予定しているとのこと。
例えばStrandsとAgentCoreでこんなことが出来る！
Strands Agents SDKで作成したAIエージェントや、LangGraphやGoogle ADK、OpenAI Agents SDKなど、その他フレームワークで作成した AI エージェントをプロダクトとしてデプロイ。
引用元： https://aws.amazon.com/jp/blogs/startup/5min-ai-agent-hosting/
# Strands Agents SDK を使用した最低限のエージェント
from bedrock_agentcore.runtime import BedrockAgentCoreApp
from strands import Agent
app = BedrockAgentCoreApp()
agent = Agent()
@app.entrypoint
def invoke(payload):
user_message = payload.get("prompt")
result = agent(user_message)
return {"result": result.message}
if __name__ == "__main__":
app.run()まとめ
どんどん増えているAWSのAIエージェントサービス。
主にStrandsとAgentCoreでどのようなことができるのか把握しました。
本当にたった数行でエージェントをAWS環境にデプロイできるのか、別途試してみようと思います。