エージェントのデモには 1 週間かかりました。本稼働には 6 か月かかっています。

AWS での AI エージェントの構築は、まず Amazon Bedrock でモデルを選択することから始まります。Anthropic や OpenAI など、主要なフロンティアモデルやオープンソースモデルから選択できます。次に、Amazon Bedrock AgentCore を使用してエージェントロジックを任意のフレームワーク（LangGraph、CrewAI、Strands、OpenAI Agents SDK、またはカスタム）にデプロイします。AgentCore はランタイム、メモリ、およびツール接続を管理できるため、インフラストラクチャではなくエージェントロジックに集中できます。

Amazon Bedrock AgentCore は、AI エージェントにランタイム、メモリ、アイデンティティ、オブザーバビリティ、およびツール統合を提供するマネージドプラットフォームです。エージェントを本番環境にデプロイするには、任意のフレームワーク（LangGraph、CrewAI、Strands、OpenAI Agents SDK、またはカスタム）でエージェントロジックを記述し、Amazon Bedrock のモデルに接続し、初日からインフラストラクチャ層でセキュリティを強制した状態で、AgentCore のマネージドランタイムにデプロイします。

エージェントが 1 つのアクションを実行する前に、運用インフラストラクチャ（ランタイム、メモリ、アイデンティティ、セキュリティ、オブザーバビリティ）を構築する必要があるため、本稼働へのギャップが生じます。AgentCore は、インフラストラクチャ層で本番運用グレードのセキュリティを適用したマネージドプラットフォームを提供することで、これを排除します。チームは、再設計を行わずに、ローカル開発からデプロイされたエージェントに移行できます。

AgentCore は、すべてのツール呼び出しの際に評価され、Amazon S3 や AWS IAM が基盤とするテクノロジーと同様の自動推論によって検証される Cedar ポリシーを使用して、インフラストラクチャレイヤーのセキュリティを強化します。認証情報はゲートウェイで管理され、エージェントループに入ることはありません。これにより、エージェントが推論によって回避できないような決定論的な強制が可能になります。

AWS でのエージェントおよび推論費用は、IAM プリンシパルによってエージェントごとに計上され、既存の AWS 請求書に表示されます。Amazon Bedrock は、コストを自動的に最適化するためのプロンプトキャッシュ、インテリジェントルーティング、モデル蒸留、バッチ推論を提供します。エージェント単位のアトリビューションにより、他のワークロードと同じ方法で AI 支出を予測、予算、説明できます。個別の AI 請求システムは必要ありません。

はい。AgentCore はモデルニュートラルで、フレームワークにとらわれません。Anthropic、OpenAI、Amazon Nova などのフロンティアモデルをBedrock で実行できます。LangGraph、CrewAI、Strands、OpenAI Agents SDK、またはカスタムフレームワークを使用してエージェントを構築します。エージェントをリファクタリングすることなくモデルを交換できます。プラットフォームは、API だけでなくインフラストラクチャ層でも疎結合になっています。