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AWS Bedrock AgentCore

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カタログのハーネスエージェントを AWS Bedrock AgentCore にデプロイします。
始める前に

  1. OIDC プロバイダーをセットアップして、ユーザーがレジストリで認証できるようにします。
  2. AWS EKS クラスターに Solo Enterprise for agentregistry をインストールし、arctl CLI をセットアップします。
  3. まだ実行していない場合は、Solo Enterprise for agentregistry サーバーをポート 12121 でポートフォワードします。レジストリはデフォルトでは外部に公開されないため、ローカルマシンから到達するにはポートフォワードが必要です。
    kubectl -n agentregistry-system port-forward svc/agentregistry-enterprise-server 12121:12121
  1. AWS Bedrock AgentCore ランタイムに接続します。
  2. AWS Bedrock AgentCore のハーネスコンテナーにエージェントをデプロイできるように、Runtime でハーネスランナーイメージをセットアップします。
  3. ハーネスランナーが使用する Bedrock モデルを判別できるように、カタログで Model を作成して公開します。
  4. ハーネスエージェントを作成し、カタログに公開します。
エージェントをデプロイする

  1. Solo Enterprise for agentregistry に接続されているランタイムを一覧表示し、デプロイ先にする AgentCore ランタイムの名前を確認します。
    arctl get runtimes
    出力例:
    NAME                 TYPE
agentcore            BedrockAgentCore
kubernetes-default   kubernetes
local                local

  2. ハーネスエージェントの Deployment を作成します。レジストリは、ランタイムで定義された事前ビルド済みのハーネスランナーコンテナーを AgentCore にデプロイします。起動時に、ランナーはプラグインバンドルを取得し、エージェントを組み立て、Claude Code のバイナリをヘッドレスモードで起動します。
    arctl apply -f - <<EOF
apiVersion: ar.dev/v1alpha1
kind: Deployment
metadata:
  name: hello-agent
spec:
  targetRef:
    kind: Agent
    name: hello-agent
    tag: latest
  runtimeRef:
    kind: Runtime
    name: agentcore
  modelRef:
    name: claude-sonnet-4
  harness:
    type: claude-code
    permissionMode: bypassPermissions
  env:
    AGENT_TRACE_CONTENT: "true"
EOF
    フィールド説明
    spec.targetRefデプロイするハーネスエージェント。kind は Agent である必要があり、name と tag は公開済みのエージェントと一致する必要があります。
    spec.runtimeRefデプロイ先のランタイム。kind: Runtime と、arctl get runtimes で表示される名前を使用します。
    spec.modelRef.nameハーネスが使用するモデル。レジストリはこの値を --model フラグとして Claude Code に渡します。省略した場合は、組織のデフォルトモデルが使用されます。
    spec.harness.typeエージェントを実行するハーネス。指定できる値: claude-code、openclaw。
    spec.harness.permissionModeClaude Code の権限モード。ユーザーが介在しないヘッドレスデプロイでは bypassPermissions を、確認なしでファイル編集を許可する場合は acceptEdits を使用します。
    spec.envデフォルトでは、ハーネスエージェントのトレーシングスパンには、gen_ai.response.model やトークン使用量などの構造的な属性だけが含まれます。呼び出しのプロンプトと完了テキストもスパンに取り込むには、ハーネスエージェント Deployment で AGENT_TRACE_CONTENT を true に設定します。
    出力例:
    ✓ Deployment/hello-agent created

  3. UI で Instances ビューを開き、デプロイしたエージェントを選択します。Instance Logs セクションでデプロイの進捗状況を監視します。デプロイの完了には数分かかる場合があります。
エージェントとチャットする

デプロイが完了したら、Solo Enterprise for agentregistry UI からエージェントとチャットします。
  1. Instances ビューを開き、hello-agent デプロイを選択して Open Chat をクリックします。
  2. エージェントに役割を尋ねて、プロンプトが正しく読み込まれていることを確認します。
    what is your role?
    先ほど作成したシステムプロンプトがエージェントから表示されることを確認します。
  3. プラグイン内の挨拶スキルを呼び出して、プラグインが正しく読み込まれていることを確認します。
    hello-plugin:hello testuser
    使用できるスラッシュコマンドとともに Hello testuser! メッセージが表示されることを確認します。
  4. エージェントにメッセージをエコーバックするよう依頼して、スキルが正しく読み込まれていることを確認します。
    Use the echo skill to repeat the following message: This is the echoed message from my loaded skill.
    メッセージがエコーバックされることを確認します。
  5. Solo.io ドキュメントの MCP サーバーのツールにアクセスできることを確認します。
    List the Solo MCP server tools
    search tool などの MCP サーバーツールが返されることを確認します。
  6. Claude Code の組み込みスキルにアクセスできることを確認します。Agent 定義に追加したスキルに加えて、ハーネスランナーには /deep-research、/code-review、/security-review などの Claude Code 組み込みスキルが常に含まれます。これらは Claude Code CLI 自体の一部であり、すべてのハーネスエージェントのセッションで利用できます。
    list all the skills that you have
    Agent 定義に追加したスキルと並んで、デフォルトの Claude Code スキルが表示されることを確認します。
次のステップ


AgentCore のランタイム認可
agentgateway が適用する AccessPolicy を使用して、ランタイムで MCP サーバーのツールを呼び出したり他のエージェントを呼び出したりできるエージェントを制御します。