AgentCore Runtimeを運用して見えた、AIエージェント基盤の"当たり前"
概要
AIエージェント基盤の話というと、モデル選定やプロンプト設計に注目が 集まりがちだ。だが実際に動かし続けると、後から「当たり前だった」と 気づく運用要件が別にある。 Minecraft上で自律的にプレイするAIエージェントをAmazon Bedrock AgentCore Runtime上で稼働させ、CloudWatch GenAI Observabilityで 可観測性を確保しながら運用してきた経験から、AIエージェント基盤に 必要な"当たり前"を3つの軸で整理する。 ・可観測性: エージェントの意思決定過程(Thinking)を追跡できないと、 期待通り動かない時に「なぜ」がわからない。ログではなくトレースとして 見える化する設計。 ・責務の分離: ゲームサーバー(EC2)とエージェントランタイム(AgentCore) を分けたことで、障害の切り分けや個別のデプロイ・更新がどう楽になったか。 ・多言語対応: UIの翻訳ではなく、エージェント自身の出力を含めた 8言語切り替えを基盤側でどう吸収するか。 一つのAIエージェントアプリを"作って終わり"にせず動かし続けた結果、 プラットフォームが最初から備えておくべき最低ラインが見えてくる。 本セッションはその最低ラインを、動いている実例から持ち帰ってもらう セッションにする。
AgentCore Runtime可観測性CloudWatch GenAI ObservabilityAIエージェント基盤プラットフォームエンジニアリング運用責務分離多言語対応Amazon Bedrockトレーサビリティ
スピーカー
AWS Community Builder(AI Engineering)。個人開発でAmazon Bedrockや AgentCore Runtime/Payments、MCPを使ったAIエージェントアプリを継続的に 開発・公開している。決済・チャット・モバイルなど複数ドメインで 「AIエージェントに権限を渡しつつ人間の承認を挟む」仕組みを実装し、 Qiita Tech Festa Day 2026やAWS Community Day Singapore 2026などで 登壇。自律と承認のあいだにどう境界線を引くか、実装ベースで探っている。