概要
https://qiita.com/leomarokun/items/e1d43ee18a7658403dda
詳細内容
## Amazon Bedrock AgentCore ④ Gateway ⑤ Identity 編
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Amazon Bedrock AgentCoreのGateway機能を用いてLambda関数や外部サービスをAIエージェントに連携させ、Identity機能でセキュアな認証管理を実現する具体的な実装方法をコード例と共に解説します。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:3/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 100/100 | **Annex Potential**: 100/100 | **Overall**: 84/100
**Topics**: [[AWS Bedrock AgentCore, AIエージェント開発, 外部ツール連携, OAuth2認証, Lambda関数]]
この記事は、Amazon Bedrock AgentCoreの「Gateway」と「Identity」という二つの重要な機能を、具体的なコード例を交えて詳細に解説します。これらは、単なるチャットボットを超えた、実用的なAIエージェントを構築する上で不可欠な要素です。
まず「Gateway」機能は、API、Lambda関数、既存のSaaS（Salesforce、Slackなど）をBedrockエージェントが利用できるツールへと変換します。これは、エージェントが外部システムと連携するための統一されたインターフェースを提供し、開発者が少量のコードで多岐にわたるサービスをエージェントの能力として組み込める点が重要です。記事では、Pythonのスターターキットを利用してGatewayを作成し、Lambda関数をターゲットとしてアタッチし、Cognito認証を通じてエージェントがLambdaを呼び出すまでの具体的な流れを実践的に示しています。これにより、エージェントは天候情報取得のような特定のタスクを実行できるようになり、その拡張性の高さはウェブアプリケーションエンジニアにとって大きなメリットとなります。
次に「Identity」機能は、AIエージェント専用の認証・認可管理サービスとして機能します。エージェントがAWSリソースやGoogle Driveのような外部サービスへ安全にアクセスするための認証情報を一元管理するもので、特に「アウトバウンド認証」は、エージェントがユーザーの代理として外部サービスにアクセスする際のセキュリティを確立します。記事では、Google Drive APIを例に、GoogleクライアントIDとシークレットを用いたOAuth 2.0認証プロバイダーの設定、そして`bedrock_agentcore.identity.auth`ライブラリの`@requires_access_token`デコレータを活用して、ユーザー主導の認証フロー（3-legged OAuth）を実装する方法を解説しています。これにより、エージェントがユーザーのGoogle Driveからファイル情報を取得するような、高度でパーソナライズされた操作をセキュアに行えるようになります。
これらの機能は、AIエージェントが現実世界の複雑なタスクを遂行し、ビジネスアプリケーションに深く統合される上で極めて重要です。Gatewayはエージェントの「手足」を増やし、Identityはその「身元」と「権限」を保証します。この実践的な解説は、Bedrock上で安全かつ高機能なAIエージェントを構築したいウェブアプリケーションエンジニアにとって、実装の大きな指針となるでしょう。