Python の直接コードデプロイ

エージェントを AgentCore ランタイムにデプロイするには、次のステップが必要です。詳細については、AgentCore CLI の開始方法」を参照してください。Uv が利用可能な場合、AgentCore CLI は直接コードデプロイを推奨します。それ以外の場合は、デフォルトでコンテナデプロイタイプになります。

を使用してエージェントを設定したら、 deploy コマンドを使用して zip agentcore create デプロイパッケージを作成し、指定したバケットにアップロードして、エージェントをデプロイします。

agentcore deploy

エージェントに joke を伝えるよう促しましょう。

agentcore invoke "Tell me a joke"

最初のデプロイでは依存関係のインストールに時間がかかりますが、エージェントに対するそれ以降の更新では、圧縮された依存関係を再利用することで最適化されます。

設定管理

agentcore add コマンドを使用するか、設定ファイルを直接編集することで、エージェントagentcore/agentcore.json設定を変更できます。

設定ファイルを使用すると、VPC 設定、実行ロール、セッションタイムアウト、OAuth オーソライザー設定などのデプロイパラメータを更新できます。

agentcore を実行して TUI を開き、 のデプロイを選択します。デプロイ画面には、プロジェクトの検証、CloudFormation の合成、 AWS リソースのプロビジョニングを行う際のリアルタイムの進行状況が表示されます。

デプロイが完了したら、 agentcore invoke を使用してエージェントをテストします。

AgentCore Runtime と互換性のあるホイールをダウンロードするには、uv pip --python-platformオプションを使用します。AgentCore ランタイムは arm64 命令セットアーキテクチャのみをサポートします。次のコマンドを実行します。--python 3.x を、使用している Python ランタイムのバージョンに置き換えます。

uv pip install \
--python-platform aarch64-manylinux2014 \
--python-version 3.13 \
--target=deployment_package \
--only-binary=:all: \
-r pyproject.toml

プロジェクトルートにインストールされたライブラリを含む .zip ファイルを作成します。

cd deployment_package
zip -r ../deployment_package.zip .

パッケージ内の main.py ファイルやその他のファイルを .zip ファイルのルートに追加します。

cd ..
zip deployment_package.zip main.py

.zip デプロイパッケージを作成したら、それを使用して新しい AgentCore ランタイムを作成したり、既存のものを更新したりできます。AgentCore Runtime API、AgentCore Runtime コンソール、および コマンドラインインターフェイスを使用して、.zip AWS パッケージをデプロイできます。AgentCore CLI は、上記のステップに従って .zip を作成します。

Linux arm64 依存関係を含む ZIP アーカイブは、エージェントランタイムを作成する前提条件として S3 にアップロードする必要があります。次のコードでは、指定された S3 バケットがすでに存在している必要があります。boto3 を使用して バケットを作成するには、こちらの AWS ドキュメントに従ってください。boto3 コードに従うと、.zip ファイルアーカイブが s3 にアップロードされ、Amazon Bedrock AgentCore ランタイムが作成されます。

import boto3

account_id = "your aws account id"
agent_name = "strands_10_23"

s3_client = boto3.client('s3', region_name='us-west-2')
print("Uploading deployment.zip to S3...")
s3_client.upload_file(
    'deployment_package.zip', # archive on file system
    f"bedrock-agentcore-code-{account_id}-us-west-2", # bucket name
    f"{agent_name}/deployment_package.zip", # prefix
    ExtraArgs={'ExpectedBucketOwner': account_id} # ownership check
)
print("Upload completed successfully!")
print(f"S3 Location: s3://bedrock-agentcore-code-{account_id}-us-west-2/{agent_name}/deployment_package.zip")

agentcore_client = boto3.client('bedrock-agentcore-control', region_name='us-west-2')
response = agentcore_client.create_agent_runtime(
    agentRuntimeName=agent_name,
    agentRuntimeArtifact={
        'codeConfiguration': {
            'code': {
                's3': {
                    'bucket': f"bedrock-agentcore-code-{account_id}-us-west-2",
                    'prefix': f"{agent_name}/deployment_package.zip"
                }
            },
            'runtime': 'PYTHON_3_13',
            'entryPoint': ['opentelemetry-instrument', 'main.py']
        } # if not adding otel dependency, remove opentelemetry-instrument from entrypoint array
    },
    networkConfiguration={"networkMode": "PUBLIC"},
    roleArn=f"arn:aws:iam::{account_id}:role/AmazonBedrockAgentCoreSDKRuntime-us-west-2",
    lifecycleConfiguration={
        'idleRuntimeSessionTimeout': 300,  # 5 min, configurable
        'maxLifetime': 1800                # 30 minutes, configurable
    },
)
print(f"Agent Runtime created successfully!")
print(f"Agent Runtime ARN: {response['agentRuntimeArn']}")
print(f"Status: {response['status']}")

プログラムによるエージェントの呼び出しの詳細については、「プログラムによるエージェントの呼び出し」を参照してください。

マネージドランタイムサポートを備えた Amazon Bedrock AgentCore コンソールを使用してエージェントをデプロイできます。コンソールには、ZIP ファイルをアップロードし、エージェント設定を構成するための直感的なインターフェイスが用意されています。

コンソールを使用してデプロイするには、まず上記のカスタム zip + boto3 タブの手順に従ってデプロイパッケージを作成します。

コンソールを使用してエージェントを作成する

エージェントを作成するには:

エージェントホームページから、ホストエージェントを選択します。

ソースの選択を選択します。

エージェント設定を構成します。

デプロイするエージェントの作成を選択する

エンドポイントの作成

エンドポイントの作成を選択して、エージェントの新しいエンドポイントを作成します。エンドポイント名と関連するバージョンが事前に入力されます。

テストエンドポイント

エンドポイントを選択し、テストエンドポイントを選択して、テスト用のプレイグラウンド/サンドボックスに移動します。

実行ロールの要件

エージェントには、適切なアクセス許可を持つ実行ロールが必要です。実行ロールとアクセス許可の詳細については、AgentCore ランタイムアクセス許可」を参照してください。実行ロールには、基本的な Amazon Bedrock AgentCore ランタイムアクセス許可、デプロイパッケージの S3 アクセス許可、およびオブザーバビリティのための CloudWatch Logs アクセス許可を含める必要があります。

以前にデプロイされた AgentCore ランタイムを更新するには、以下を実行します。

agentcore deploy

設定可能な IdleRuntimeSessionTimeout (デフォルトは 15 分) 前に実行中のセッションを停止し、潜在的なランアウェイコストを節約するには、StopRuntimeSession API オペレーションを使用します。AgentCore CLI は現在、セッションの直接停止をサポートしていません。

AgentCore ランタイムに関連するすべてのリソースを削除するには、まずすべてのリソースを削除し、次にデプロイして AWS リソースを破棄します。

agentcore remove all
agentcore deploy

boto3 コードに従うと、AgentCore ランタイムが更新されます。

import boto3

account_id = "your aws account id"
agent_name = "strands_10_23"

s3_client = boto3.client('s3', region_name='us-west-2')
print("Uploading deployment.zip to S3...")
s3_client.upload_file(
    'deployment_package.zip', # archive on file system
    f"bedrock-agentcore-code-{account_id}-us-west-2", # bucket name
    f"{agent_name}/deployment_package.zip", # prefix
    ExtraArgs={'ExpectedBucketOwner': account_id} # ownership check
)
print("Upload completed successfully!")
print(f"S3 Location: s3://bedrock-agentcore-code-{account_id}-us-west-2/{agent_name}/deployment_package.zip")

bedrock_agentcore_client = boto3.client('bedrock-agentcore-control', region_name='us-west-2')
response = bedrock_agentcore_client.update_agent_runtime(
    agentRuntimeId='<your-agent-id>',
    agentRuntimeArtifact={
        'codeConfiguration': {
            'code': {
                's3': {
                    'bucket': f"bedrock-agentcore-code-{account_id}-us-west-2",
                    'prefix': f"{agent_name}/deployment_package.zip"
                }
            },
            'runtime': 'PYTHON_3_13',
            'entryPoint': ['opentelemetry-instrument', 'main.py']
        } # if not adding otel dependency, remove opentelemetry-instrument from entrypoint array
    },
    networkConfiguration={"networkMode": "PUBLIC"},
    roleArn=f"arn:aws:iam::{account_id}:role/AmazonBedrockAgentCoreSDKRuntime-us-west-2"
)

print(f"Agent Runtime updated successfully!")
print(f"Agent Runtime ARN: {response['agentRuntimeArn']}")
print(f"Status: {response['status']}")

設定可能な IdleRuntimeSessionTimeout (デフォルトは 15 分) より前に実行中のセッションを停止し、潜在的なランアウェイコストを節約するには、次の boto3 コードを使用します。

import boto3

agent_core_client = boto3.client('bedrock-agentcore', region_name='us-west-2')
response = agent_core_client.stop_runtime_session(
    agentRuntimeArn='arn:aws:bedrock-agentcore:us-west-2:account-id:runtime/agent-name-suffix',
    runtimeSessionId='your-session-id',
    qualifier="DEFAULT"
)

boto3 コードに従うと、Amazon Bedrock AgentCore ランタイムと .zip アーカイブファイルが s3 で削除されます。

import boto3

account_id = "your aws account id"
agent_name = "strands_10_23"

bedrock_agentcore_client = boto3.client('bedrock-agentcore-control', region_name='us-west-2')
print("Deleting Agent from Amazon Bedrock AgentCore Runtime!")
response = bedrock_agentcore_client.delete_agent_runtime(
    agentRuntimeId='<agent-id>'
)
print(f"Agent Runtime delete successfully!")
print(f"Status: {response['status']}")

s3_client = boto3.client('s3', region_name='us-west-2')
print("Deleting deployment archive from S3...")
s3_client.delete_object(
    Bucket=f"bedrock-agentcore-code-{account_id}-us-west-2",
    Key=f"{agent_name}/deployment_package.zip",
    ExpectedBucketOwner=account_id
)
print("Archive deleted successfully from S3!")

====== エージェントを更新する

エージェントの詳細ページで、ホスティングの更新を選択して、更新されたコードまたは設定で新しいバージョンを作成します。

エンドポイントの更新

Endpoints テーブルからエンドポイントを選択し、Edit を選択して説明または関連バージョンを更新します。

エンドポイントを削除する

エンドポイントを選択し、「削除」を選択します。削除を確認するには、「削除」と入力する必要があります。

エージェントを削除する

エージェントリストまたは詳細ページから、エージェントを選択し、削除を選択してエージェントと関連するすべてのリソースを削除します。