概要
https://qiita.com/Takenoko4594/items/d655aff133ba6ce668e2
詳細内容
## Vite + AWS Lambda + AWS Amplify + AgentCore で簡単なAIチャットアプリを作ってみる
https://qiita.com/Takenoko4594/items/d655aff133ba6ce668e2
本記事は、Next.jsの課題を解決し、Vite、AWS Lambda、Amplify Gen2、AgentCoreを組み合わせ、デプロイから認証までAWS上で完結するシンプルなAIチャットアプリ構築手法を解説します。
**Content Type**: 📖 Tutorial & Guide
**Scores**: Signal:3/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 85/100 | **Annex Potential**: 83/100 | **Overall**: 80/100
**Topics**: [[Vite, AWS Lambda, AWS Amplify Gen2, AgentCore, Server-Sent Events]]
この記事では、以前のNext.jsとAgentCoreによるチャットアプリ構成が抱えていたデプロイ環境の分散とNext.jsのオーバースペックという課題に対し、よりシンプルで一元化されたAWS上でのAIチャットアプリ構築方法を提案しています。Webアプリケーションエンジニアにとって重要なのは、「なぜこの構成が優れているのか」という点です。
まず、フロントエンドに軽量なViteを採用し、バックエンドにはAWS Lambda（関数URLによるストリーミングレスポンス有効化）とHonoフレームワークを組み合わせることで、開発・デプロイの複雑さを大幅に軽減しています。特に、AWS Amplify Gen2を用いることで、フロントエンドからLambda関数、認証（Cognito）、そしてデプロイまで、全てのコンポーネントをAWSプラットフォーム上で完結できる点が大きなメリットです。これにより、複数クラウドにまたがる管理の手間を省き、CI/CDもAmplify Hostingで一元化できます。
技術的な要点としては、Python製のAgentCoreエージェントを`uv`と`bedrock-agentcore-starter-toolkit`を使ってデプロイし、Lambdaでは`hono/streaming`の`streamSSE`機能を用いてAgentCoreからのレスポンスをリアルタイムでフロントエンドにストリーミングする仕組みが詳細に解説されています。また、Amplifyの`defineFunction`でLambdaを定義した後、CDKの`CfnUrl`を直接操作してストリーミングレスポンスとCORSを設定する具体的な手法は、Amplifyユーザーにとって非常に実践的なノウハウとなります。認証にはAmazon Cognitoを組み込み、`aws-jwt-verify`でJWTを検証することで、セキュアなアプリケーションを実現しています。
このアプローチは、AIエージェント機能を搭載したウェブサービスを小規模からスタートしたい場合や、高速なプロトタイピング、あるいは既存のAWSインフラにAI機能を組み込みたい場合に非常に有効です。Lambdaのタイムアウト制限などの考慮点はあるものの、シンプルなAIチャットアプリ開発における堅実で実践的な選択肢となるでしょう。