概要
https://qiita.com/minorun365/items/6d4fae4f7dacbc1e1971
詳細内容
## Strands & AgentCoreハンズオン！ MCPマルチエージェントをAWSに簡単デプロイ
https://qiita.com/minorun365/items/6d4fae4f7dacbc1e1971
StrandsとAgentCoreを活用し、AWS Bedrock上でマルチAIエージェントを構築・デプロイする具体的な手順を解説します。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:5/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 89/100 | **Annex Potential**: 87/100 | **Overall**: 88/100
**Topics**: [[AIエージェント, AWS Bedrock, Strands, AgentCore, マルチエージェントシステム]]
この記事は、AWS製のAIエージェント開発用Pythonフレームワーク「Strands」と、Bedrockの姉妹サービスであるAIエージェント専用のデプロイ・実行環境「AgentCore」を活用し、マルチAIエージェントシステムをAWS上に構築・デプロイする具体的なハンズオン手順を解説しています。AIエージェントの利用が一般化する中で、Webアプリケーションエンジニアが次に進むべき「エージェントを自作する」ステップへの入門として非常に価値ある内容です。
Strandsは、わずか数行でAIエージェントを起動できる手軽さから始まり、カスタムツール連携、外部サーバーとの連携を可能にするMCP (Multi-Agent Collaboration Protocol)、そして監督者がサブエージェントをツールのように呼び出す「Agent-as-Tools」パターンによるマルチエージェントの実装までを具体例と共に示します。これにより、複雑なAIロジックをモジュール化し、効率的に開発する手法を習得できます。
特筆すべきは、これまでAIエージェントの商用利用における課題であったデプロイ、認証、ストリーミング、監視といった運用面の複雑さを、AgentCoreが大きく解消している点です。AgentCoreはAIエージェント専用のサーバーレスランタイムとして機能し、CLIツールから簡単にAWS環境（IAMロールやECRリポジトリ含む）へのデプロイを自動化します。また、CloudWatchとの連携によるトレース機能やログ確認で、エージェントの動作状況を容易に把握できるオブザーバビリティも備えています。
本記事のクライマックスは、複数のAIエージェントが連携し、それぞれの思考プロセスやテキスト生成をリアルタイムでユーザーインターフェースにストリーミング表示する「本格アプリ」の構築です。このストリーミング実装は通常非常に手間がかかる部分ですが、AgentCoreとStreamlitを組み合わせることで、開発効率とユーザー体験の双方を向上させる具体的なアプローチが提示されています。これは、AIを活用したリッチなWebアプリケーション開発を目指すエンジニアにとって、実装の障壁を下げ、よりインタラクティブなサービス提供を可能にする重要な示唆を与えます。将来的には各エージェントを個別のランタイムで運用し、マイクロサービス化する展望も語られており、スケーラブルなAIアプリケーション設計への道筋を示唆しています。