AgentCoreとは
Amazon Bedrock AgentCore
AWSが提供する、AIエージェントをフレームワーク・モデルを問わず安全かつスケーラブルに構築・運用するためのマネージドサービス群
ひとことで言うと
AWSが提供する、AIエージェントを安全に大規模運用するためのサービス群。
概要
AgentCore(Amazon Bedrock AgentCore)とは、AWSが提供する、AIエージェントの構築・デプロイ・運用を支援するマネージドサービス群。 LangGraph・CrewAI・Strands Agents等、特定のフレームワークやモデルに縛られない設計(フレームワーク非依存・モデル非依存)を特徴とし、Amazon Bedrock以外のLLMを使うエージェントも運用対象にできる。 セッションを分離したサーバーレス実行環境を提供するRuntime、エージェントの認証・認可を管理するIdentity、短期・長期の記憶を保持するMemory、既存のAPIやLambda関数をMCP互換のツールへ変換するGatewayといった複数のコンポーネントから構成される。Webサイト操作用のマネージドブラウザやコード実行用のサンドボックス、実行トレースを可視化するObservabilityも提供される。 プロトタイプとして作ったエージェントを、認証・スケーリング・監視といった本番運用に必要な機能を個別に実装せずそのまま本番環境へ載せられる点を主な狙いとしている。
背景
AIエージェントの開発自体はLangChainやCrewAI等のオープンソースフレームワークで比較的容易になった一方、本番環境で運用するにはセッション管理・認証・長期記憶・監視といったインフラ面の実装が別途必要になり、この部分が多くの開発チームにとっての負担になっていた。 AgentCoreは、この「プロトタイプから本番運用への橋渡し」を担うマネージドサービスとして位置づけられている。
歴史
AgentCoreは、2025年7月開催のAWS Summit New Yorkでプレビュー版として発表された。
ワークフロー
既存のエージェントフレームワーク(LangGraph・CrewAI・Strands Agents等)で実装したエージェントを、Runtimeが提供するセッション分離された実行環境へデプロイする。 Identity・Memoryが、それぞれ認証・認可と短期・長期の記憶を管理する。 Gatewayは既存のAPIやLambda関数をMCP互換のツールへ変換して接続し、Observabilityが実行トレースを可視化する。
利点
欠点
- AWSのマネージドサービスであるため、AWS以外のクラウド環境や完全なセルフホスト運用を志向するチームには導入しにくい
- 登場から日が浅く、機能やAPIは今後変更される可能性がある。
- 複数のコンポーネント(Runtime・Identity・Memory・Gateway等)から構成されるため、全体像の把握に一定の学習コストがかかる
比較
- MCP — AgentCoreのGatewayコンポーネントは、既存のAPIやLambda関数をMCP互換のツールへ変換する機能を持ち、MCPを活用した連携方法を提供する
- AIエージェント — AgentCoreは、AIエージェント自体を作るフレームワークではなく、既存のフレームワークで作られたエージェントを本番運用するためのインフラを提供する
- エージェントメモリ — AgentCoreのMemoryコンポーネントは、エージェントの短期記憶・長期記憶をマネージドサービスとして提供する
- Bedrock — AgentCoreは、Amazon Bedrockが提供するエージェント関連機能をさらに拡張した専用のマネージドサービス群
関連用語
よくある質問
参考文献
- Official WebsiteAmazon Bedrock AgentCore