概要
https://qiita.com/kazuneet/items/07be140b9e0def92fa25
詳細内容
## AgentCoreッ！よくもクオータをッ！ ◯してやるぞ、◯してやるーッ！！ #bedrock
https://qiita.com/kazuneet/items/07be140b9e0def92fa25
Bedrock AgentCoreで実行中の長時間タスクを効果的に停止し、不必要なクオータ消費を抑制する具体的な手法を提示する。
**Content Type**: Tools
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:3/5 | Unique:3/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 77/100 | **Annex Potential**: 73/100 | **Overall**: 76/100
**Topics**: [[Bedrock AgentCore, AWS Bedrock, クオータ管理, 非同期プログラミング, LLMエージェント]]
本記事は、AWS Bedrock AgentCore上で意図しない長時間実行タスクが発生した場合に、貴重なクオータを浪費してしまう課題に対し、その解決策を提示しています。特に、誤ったプロンプトでエージェントを起動してしまった際に、実行中のタスクをいかにして安全に停止させるかに焦点を当てています。
筆者は、Pythonの`asyncio`を用いた非同期処理と、グローバル変数でタスクの状態を管理するアプローチを紹介しています。具体的な実装例として、`BedrockAgentCoreApp`に、一定時間カウントアップを続ける擬似的な長時間タスクと、外部からの`kill`シグナルでそのタスクをキャンセルするハンドラを組み込んだコードを提示。`boto3`クライアントを通じて`invoke_agent_runtime`を呼び出す際に、特定のペイロード（例: `{"kill":"kill"}`）を送ることで、実行中のタスクを中断できることをデモンストレーションしています。
この手法は、Webアプリケーション開発者がAIエージェントをAWS Bedrockで運用する上で極めて実用的です。不測のタスク実行によるコスト超過を防ぎ、貴重なBedrockクオータを効率的に管理するための、直接的かつ効果的な手段となります。AIエージェントの開発・運用においては、このようなリソース管理の仕組みを組み込むことが、予期せぬ費用発生を抑制し、安定したサービス提供に繋がる重要な知見です。