Amazon Bedrock AgentCore CLI でAIエージェントをコードとして管理する

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│           Amazon Bedrock AgentCore          │
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│  │ Managed      │   │  AgentCore CLI    │  │
│  │ Harness      │   │  (agentcore)      │  │
│  │              │   │                   │  │
│  │ - 推論ループ  │   │ - IaC デプロイ    │  │
│  │ - ツール実行  │   │ - CDK / Terraform │  │
│  │ - ストリーミング│  │ - 14 リージョン   │  │
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│  │   AgentCore Skills（コーディングアシスタント連携）││
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# ハーネス定義のイメージ（Python SDK）
from bedrock_agentcore import AgentHarness, Tool

harness = AgentHarness(
    model_id="anthropic.claude-sonnet-4-6",
    system_prompt="""
    あなたはインフラ監視エージェントです。
    CloudWatch アラームを確認し、異常があれば原因調査と対応案を提示してください。
    """,
    tools=[
        Tool.from_lambda("check_cloudwatch_alarms", "arn:aws:lambda:..."),
        Tool.from_mcp("aws_describe", mcp_server_url="..."),
    ]
)

response = harness.run("今日の本番環境のアラームを確認して")

pip install agentcore-cli
agentcore --version

# agentcore.yaml
agent:
  name: infra-monitor-agent
  model: anthropic.claude-sonnet-4-6
  region: ap-northeast-1
  system_prompt: |
    インフラ監視エージェント。CloudWatch, RDS, EC2 の状態を
    確認し、問題があれば原因と対応案をまとめる。
  tools:
    - type: lambda
      name: check_cloudwatch
      arn: arn:aws:lambda:ap-northeast-1:123456789:function:check-cw
    - type: mcp
      name: aws_api
      url: https://mcp.amazonaws.com/aws
  iam_role: arn:aws:iam::123456789:role/agentcore-execution-role

# CDK を使ったデプロイ（Terraform は近日対応予定）
agentcore deploy --config agentcore.yaml

# デプロイ済みエージェントの一覧
agentcore list

# エージェントをテスト実行
agentcore invoke --agent-name infra-monitor-agent \
  --input "今夜の本番環境の状態をチェックして"

# ログの確認
agentcore logs --agent-name infra-monitor-agent --tail

CloudFormation スタック
├── Lambda 関数（エージェントランタイム）
├── IAM ロール（最小権限）
├── CloudWatch ロググループ
└── API Gateway（オプション：HTTP エンドポイント）

# Claude Code でのスキルインストール（イメージ）
claude mcp add agentcore-skills

# EventBridge Scheduler でエージェントをトリガー
agentcore schedule \
  --agent-name rds-analyzer \
  --cron "0 9 * * ? *" \
  --input "本日のスロークエリトップ10を分析して"