What is Amazon Bedrock AgentCore and its primary purpose?

Amazon Bedrock AgentCore is a comprehensive service from AWS designed to simplify the development, deployment, and management of intelligent AI agents within enterprise environments. Its primary purpose is to provide a robust framework that enables businesses to build sophisticated agentic systems, ensuring they operate securely, reliably, and at scale. It offers features like policy enforcement, memory management, and scalable runtime to handle complex tasks and integrate seamlessly with existing business processes, facilitating the transition to advanced agent-driven automation.

How does AgentCore enhance the security of AI agents?

AgentCore significantly enhances security through its Policy feature, which leverages Cedar policies to create a deterministic enforcement layer independent of an agent's reasoning. This allows developers to translate natural language business rules into fine-grained, identity-aware controls. The AgentCore Gateway intercepts and evaluates every agent-to-tool request at runtime, ensuring agents only access tools and data that their users are explicitly authorized to use, thereby preventing unauthorized actions and data breaches within agentic workflows.

What core components does Amazon Bedrock AgentCore offer for building intelligent agents?

Amazon Bedrock AgentCore provides several key components for constructing intelligent agents. These include AgentCore Memory, which maintains both conversational context and long-term user preferences; AgentCore Identity, for secure multi-IDP authentication; and AgentCore Runtime, which offers serverless scaling and session isolation for production deployments. Additionally, it integrates with Amazon Bedrock Knowledge Bases for managed Retrieval-Augmented Generation (RAG) and data retrieval, enabling agents to access and utilize enterprise data effectively for enhanced intelligence.

Why is evaluating AI agents important, and how does AgentCore support this?

Evaluating AI agents is crucial due to their complex, multi-step reasoning capabilities and potential for unpredictable behavior. AgentCore addresses this with a comprehensive evaluation framework designed for agentic AI systems. This framework includes a generic evaluation workflow that standardizes assessment procedures across diverse agent implementations and an agent evaluation library providing systematic measurements and metrics. This support helps developers understand agent performance, identify areas for improvement, and ensure reliability and safety in real-world deployments.

Can AI agents built with AgentCore interact with the web, and how is this controlled?

Yes, AI agents built with AgentCore can interact with the web through the Amazon Bedrock AgentCore Browser feature. AWS provides advanced controls for this interaction, including proxy configuration for network control, browser profiles for managing different web contexts or identities, and browser extensions for adding custom functionality. These capabilities give developers fine-grained control over how their AI agents browse the web, enabling them to automate complex online tasks securely and efficiently while adhering to specific operational requirements.

What kind of real-world impact has Amazon Bedrock AgentCore demonstrated?

Amazon Bedrock AgentCore is enabling businesses to significantly transform customer experiences and operational efficiency. For instance, companies like Lendi have utilized agentic AI powered by Amazon Bedrock to revamp complex processes, such as the refinance journey for customers. By maintaining a human touch while leveraging AI for automation and personalization, AgentCore helps businesses build trust and loyalty, streamline workflows, and achieve significant business outcomes in a relatively short timeframe, proving its utility in practical enterprise settings.

Amazon Bedrock AgentCore: AIエージェントのセキュリティとスケーリング

エージェント型AIの台頭とAmazon Bedrock AgentCore

人工知能の状況は急速に進化しており、単純な質問応答システムを超え、推論し、計画し、複数段階のタスクを自律的に実行できる洗練された「エージェント型AI」へと移行しています。このパラダイムシフトは、エンタープライズの自動化、顧客サービス、データ分析に計り知れない可能性を秘めています。しかし、複雑な組織構造内でこれらのインテリジェントエージェントを構築、デプロイ、管理することは、特にセキュリティ、スケーラビリティ、信頼性の面で大きな課題を伴います。

そこで登場するのが、エンタープライズグレードのAIエージェントの導入を簡素化するために設計された、AWSの堅牢で包括的なソリューションであるAmazon Bedrock AgentCoreです。AgentCoreは、開発者がAmazon Bedrock内の基盤モデル（FM）を利用してインテリジェントエージェントを作成、オーケストレーション、管理できるようにする統合フレームワークを提供します。ポリシー強制、メモリ管理、ID解決、スケーラブルなランタイムのための既成の機能を提供することで、重要なニーズに対応し、洗練されたエージェント型システムの概念から本番環境への移行を加速します。これは、高度なAIを民主化し、自律型AIの可能性を最大限に活用したいと願う企業にとって、アクセスしやすく管理しやすいものにする上で極めて重要な一歩となります。

ポリシー強制による揺るぎないセキュリティ

AIエージェントが機密データや重要なシステムと相互作用する時代において、セキュリティは最重要事項です。Amazon Bedrock AgentCoreは、革新的なポリシー機能でこの課題に正面から取り組み、エージェントの内部推論とは独立して機能する決定論的な強制レイヤーを提供します。この重要な分離により、エージェントのロジックに問題が生じた場合でも、そのアクションは事前に定義されたセキュリティルールによって制限されます。

このセキュリティメカニズムの核となるのは、Cedarポリシーです。Cedarは、AWSが開発した高性能のオープンソースポリシー言語であり、きめ細かく、ID認識型の認証決定を表現するために設計されています。AgentCoreを使用すると、開発者は「特定の部門の代理で動作するエージェントのみが顧客のPIIにアクセスできる」といったビジネスルールの自然言語記述を、正確なCedarポリシーに変換できます。

これらのポリシーは、AgentCore Gatewayを介して実行時に強制されます。エージェントが外部ツールやデータソースに対して行うすべてのリクエストは、確立されたCedarポリシーに対して傍受され、評価されます。これは、エージェントが明示的に許可されているツールとデータのみにアクセスすることを意味し、不正なアクションを防止し、コンプライアンスを保証します。このきめ細かな制御レベルは、データプライバシーを維持し、悪用を防止し、規制の厳しい業界におけるエージェント型デプロイメントの信頼を構築するために不可欠です。

堅牢でインテリジェントなエージェントアーキテクチャの構築

セキュリティを超えて、AgentCoreは、インテリジェントエージェントを真に堅牢で適応性が高く、スケーラブルにするために設計された一連の機能を提供します。これらのコンポーネントは、基盤となる複雑さの多くを抽象化し、開発者がエージェントのロジックと価値提供に集中できるようにします。

AgentCore Memory: エージェントが真にインテリジェントであるためには、記憶する必要があります。AgentCore Memoryは、短期的な会話コンテキストと長期的なユーザー設定の両方を維持する機能を提供します。これにより、開発者がメモリ用のカスタムストレージソリューションを構築する必要がなくなり、エージェントは過去のインタラクションやユーザー設定を記憶して、時間とともにパーソナライズされた一貫したエクスペリエンスを提供できるようになります。
AgentCore Identity: セキュアな複数IDP認証は、エンタープライズエージェントにとって不可欠です。AgentCore Identityは、さまざまなIDプロバイダーを介したユーザー認証を合理化し、エージェントがユーザーIDを安全に検証し、ID認識型アクセス制御を適用できるようにします。
AgentCore Runtime: 本番環境でのエージェントのデプロイとスケーリングは複雑になる可能性があります。AgentCore Runtimeは、サーバーレススケーリングとセッション分離を提供し、エージェントを確実に実行するために必要なインフラストラクチャを自動的に管理します。これにより、エージェントは手動介入なしに変動するワークロードを処理できると同時に、セキュリティとパフォーマンスを向上させるために個々のエージェントセッションを分離します。
Amazon Bedrock Knowledge Bases: AgentCoreは、Amazon Bedrock Knowledge Basesとシームレスに統合し、管理されたRAG（Retrieval-Augmented Generation）機能を提供します。これにより、エージェントは広範なエンタープライズデータソースから情報にアクセスして取得し、その応答を事実に基づいた最新情報に根ざし、ハルシネーションを大幅に削減できます。これは、インテリジェントなイベントアシスタントやカスタマーサービスボットのように、正確で信頼性の高い情報取得エージェントを構築するために不可欠です。

さらに、長期にわたる複雑なタスクの場合、AgentCoreは非同期タスク管理フレームワークの開発を促進します。これにより、エージェントは他のアクティビティをブロックすることなく、長時間を要する操作を開始でき、長期実行サーバーの構築や複雑なワークフローの管理などのアプリケーションにとって不可欠です。プラットフォームは、これらの長期にわたる操作中に継続的なコミュニケーションを維持するためのコンテキストメッセージ戦略も提供します。この一連の機能は、高度な能力と保守性を備えたエージェント型システムの作成を集合的に可能にし、エージェント型AIの実用化プロセスを簡素化します。

エージェントパフォーマンスの精度：評価と最適化

エージェント型AIシステムの複雑さと自律性が増すにつれて、堅牢な評価フレームワークが不可欠になります。デプロイ前および継続的な運用において、エージェントのパフォーマンスを理解し、バイアスを特定し、信頼性を確保することは重要なステップです。Amazon Bedrock AgentCoreは、この精度を達成するためのツールを提供します。

AWSは、Amazon社内でエージェント型ソリューションを構築する際に収集された実世界の教訓から生まれた、エージェント型AIシステム向けの包括的な評価フレームワークを開発しました。このフレームワークは、次の2つのコアコンポーネントによって特徴付けられます。

汎用評価ワークフロー: これは、多様なエージェント実装全体で評価手順を標準化します。エージェントの動作のさまざまな側面を測定するための整合性のある方法論を提供し、異なるエージェントを効果的に比較および分析できるようにします。
エージェント評価ライブラリ: このコンポーネントは、Amazon Bedrock AgentCore評価内のエージェントパフォーマンスに特化した体系的な測定とメトリクスを提供します。タスク完了、精度、効率性の定量的なメトリクスと、エージェントの動作の定性的な評価が含まれており、さまざまなシナリオでのエージェントのパフォーマンスについて詳細な洞察を得ることができます。

この体系的な評価アプローチは、反復的な開発にとって不可欠であり、組織がエージェントを継続的に改善し、意思決定能力を向上させ、望ましいパフォーマンスベンチマークと安全基準を満たすことを可能にします。

高度なウェブインタラクションによるエージェント機能の拡張

AIエージェントがインターネットと動的に対話する能力は、研究の実行、オンラインフォームの記入、リアルタイム情報の収集を可能にする画期的なものです。Amazon Bedrock AgentCoreのBrowser機能は、高度なカスタマイズと制御を提供することで、この能力を大幅に向上させます。

プロキシ設定、ブラウザプロファイル、ブラウザ拡張機能などの新機能により、開発者はAIエージェントがウェブをナビゲートし、対話する方法をきめ細かく制御できます。

プロキシ設定: これにより、開発者はエージェントのウェブトラフィックを特定のプロキシ経由でルーティングできます。これは、セキュリティ境界を維持したり、地理的に制限されたコンテンツにアクセスしたり、企業ネットワークポリシーと統合したりするために不可欠です。
ブラウザプロファイル: 人間が仕事用と個人用に異なるブラウザプロファイルを持つように、AgentCore Browserはエージェント用に個別のプロファイルを作成することを可能にします。各プロファイルは独自のCookie、キャッシュ、設定を持つことができ、エージェントが異なるウェブサービスと対話する際に、別々のコンテキストやIDを維持できます。
ブラウザ拡張機能: 開発者は、カスタムブラウザ拡張機能をエージェントに装備できるようになり、エージェントの能力を向上させる特定の機能を追加できます。これにより、情報を抽出したり、タスクを自動化したり、LLM単独では困難な複雑なウェブ要素と対話したりできるようになります。

これらの機能強化は、エージェントがより洗練されたウェブベースのタスクを安全かつ効率的に実行できることを意味し、自動化とインテリジェントなデータ収集の新たな可能性を開き、基盤となるLLMとのプロンプトエンジニアリングのベストプラクティスを活用して効果的なウェブインタラクションを保証します。

AgentCoreを用いた実世界での応用とエンタープライズAIの未来

Amazon Bedrock AgentCoreは単なる理論的な概念ではなく、現実世界のビジネス変革を積極的に推進しています。組織は、その機能を活用して、効率性、顧客体験、意思決定を向上させる洗練されたエージェント型ソリューションを構築し、デプロイしています。

例えば、Lendi Groupのような企業は、Amazon Bedrockを搭載したエージェント型AIが、コアビジネスプロセスをどのように革新できるかを示しました。「AIパワード住宅ローンガーディアン」を構築することで、Lendiは借り換え手続きを変革し、人間的な触感を維持しながら顧客体験を向上させました。このケーススタディは、責任あるAIデプロイメントを通じて、企業が迅速に革新し、重要なビジネス成果を達成し、顧客の信頼とロイヤルティを育む上でのAgentCoreの役割を強調しています。

インテリジェントな自動化の需要が高まるにつれて、AgentCoreは企業にとって不可欠なツールになる態勢が整っています。堅牢なセキュリティ、スケーラブルなインフラストラクチャ、包括的な評価ツール、および高度なカスタマイズオプションを提供することで、AIエージェントの開発サイクルを加速します。これにより、企業は次世代のAIを自信を持って受け入れることができ、そこでインテリジェントで自律的なエージェントが人間チームと協力して、前例のないレベルの生産性とイノベーションを解き放ちます。エンタープライズAIの未来はエージェント型であり、Amazon Bedrock AgentCoreはその基盤を構築しています。