概要
https://qiita.com/har1101/items/aae967fa157b01e414a9
詳細内容
## Bedrock AgentCore GatewayとIdentityを使ってSlackへアクセスしてみる #AWS
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AWS Bedrock AgentCoreのGatewayとIdentityを駆使し、Slackを操作可能なAIエージェントを構築する具体的な手順と、その裏側にある多段階認証メカニズムを詳解します。
**Content Type**: Tutorial & Guide
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:5/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 94/100 | **Annex Potential**: 92/100 | **Overall**: 92/100
**Topics**: [[Bedrock AgentCore, AIエージェント, 認証認可, Slack連携, M2M認証]]
この記事は、AWS Bedrock AgentCore上でSlackを操作するAIエージェントを構築するための詳細な実践ガイドです。単なる実装手順に留まらず、AgentCore GatewayとIdentityサービスを活用した認証・認可の複雑なメカニズムを深く掘り下げています。
開発者は、Slack APIトークンを直接コードに埋め込むことなく、IdentityのToken Vaultに安全に保管し、Gatewayを経由して外部サービスへアクセスさせる手法を学びます。特に重要なのは、AgentCore RuntimeからGatewayへの第一段階認証（JWT/OIDCによるM2M認証）と、GatewayからSlackへの第二段階認証（APIキー認証）がそれぞれ独立して機能する多段階認証の仕組みです。これにより、エージェントの実装側は認証の複雑さから解放され、セキュリティを向上させつつ外部連携を実現できます。
本記事では、Slackアプリのセットアップから、Outbound Auth、Gateway、Resource Credential Providerの作成、そして実際のAIエージェントの実装とデプロイまで、具体的なコードと設定を示しています。また、`@requires_access_token`デコレータを用いたアクセストークン取得の簡素化や、ワークロードアクセストークン（WAT）の役割についても詳述。さらに、一般的なエラー（例: "Workload access token has not been set"、"Read timeout"、"invalid_auth"）に対する豊富なトラブルシューティング情報とその原因・解決策が提供されており、実際に開発を進める上で遭遇しがちな課題への実践的な回答となっています。
このアプローチは、AIエージェントがセキュアかつ効率的に外部システムと連携するためのベストプラクティスを示しており、エンタープライズレベルでのAIエージェント開発を検討しているウェブアプリケーションエンジニアにとって、実装の障壁を下げ、より堅牢なシステムを構築するための貴重な知見を提供します。認証・認可の複雑さをAWSに委ねることで、開発者はアプリケーションロジックに集中できるという点が、大きなメリットです。