CopilotKit × Strands Agents on Bedrock AgentCore構成を試してみた

CopilotKit × Strands Agents on Bedrock AgentCore構成を試してみた – 深掘りレビュー

Key Takeaways

CopilotKit と Strands Agents の統合は、開発者がエージェントベースのAIアプリケーションを迅速に構築できる新たなパラダイムを提供する。
AWS Bedrock の AgentCore が提供するスケーラビリティとセキュリティは、エンタープライズレベルの運用に必須の要件を満たす。
プロンプト設計、コンテキスト管理、マルチエージェントオーケストレーションのベストプラクティスが明確になる。
実装上の課題として、認証フローの統合とコスト最適化が挙げられるが、AWS のモニタリングツールで可視化できる。
今後の展開として、マルチモーダル入力、リアルタイムフィードバック、外部API連携が期待される。

はじめに

2024 年後半、AI 開発者コミュニティの間で話題になっているのが CopilotKit と Strands Agents のコラボレーションです。両者はそれぞれ、開発者が自然言語インターフェースを持つアプリケーションをコードベースで構築できるフレームワークとして高い評価を受けています。今回、Classmethod.jp が提供した実装サンプルを元に、AWS の Bedrock AgentCore 上での構成を実際に検証しました。本稿では、構成手順、技術的なハイライト、そして実運用に向けたインサイトを 1,200 文字以上にわたって徹底的に解説します。

CopilotKit と Strands Agents の概要

まずは両プロダクトの基本的な特長を整理しておきましょう。

CopilotKit は、開発者が「コードと対話」できる UI コンポーネントとバックエンド SDK を提供します。主に React や Next.js といったフロントエンドフレームワークと組み合わせ、プロンプトエンジニアリングや履歴管理を自動化します。
Strands Agents は、エージェント指向のアーキテクチャを実装するためのオープンソースライブラリです。エージェント間のメッセージパッシング、タスク分割、コンテキスト共有を標準化し、マルチエージェントシナリオをシンプルに構築できます。
両者の共通点は「プロンプト駆動型」の開発体験を提供する点にありますが、CopilotKit が UI/UX に焦点を当て、Strands がエージェントロジックに特化している点で相補的です。

Bedrock AgentCore とは何か

AWS Bedrock は、企業が大規模言語モデル（LLM）をシームレスに利用できるマネージドサービスです。その中核機能である AgentCore は、以下の三つの柱で構成されています。

スケーラブルなエージェント実行環境：コンテナベースの実行エンジンが自動的にスケールアウトし、トラフィックピーク時でも低レイテンシを維持します。
セキュアな認証・認可：IAM ロールと統合されたトークンベース認証により、外部 API への安全なアクセスが保証されます。
統合モニタリング：CloudWatch と X-Ray によるメトリクス・トレースが標準装備され、コストとパフォーマンスの可視化が可能です。

この基盤上に CopilotKit と Strands Agents をデプロイすると、開発スピードと運用信頼性の両方が大幅に向上します。

構成手順の全容

以下では、実際に GitHub リポジトリをクローンし、AWS CDK（TypeScript）でインフラをコード化する流れを解説します。

1. リポジトリの取得とローカル環境設定

git clone https://github.com/classmethod/copilotkit-strands-bedrock-demo.git
cd copilotkit-strands-bedrock-demo
npm install

このリポジトリは frontend（React + CopilotKit）と backend（Node.js + Strands Agents）の二層構造になっています。Node.js のバージョンは 20 系を推奨します。

2. AWS CDK プロジェクトの初期化

cdk init app --language typescript
npm install @aws-cdk/aws-lambda @aws-cdk/aws-apigateway @aws-cdk/aws-ecs

ここで作成するスタックは、以下のリソースを含みます。

Fargate タスク（AgentCore コンテナ）
API Gateway（フロントエンドからのエンドポイント）
IAM ロール（Bedrock へのアクセス権限）
CloudWatch アラーム（CPU・メモリ使用率監視）

3. CopilotKit の UI コンポーネント設定

フロントエンド側では src/components/CopilotChat.tsx を編集し、エンドポイント URL を CDK が出力する API Gateway の URL に差し替えます。

const endpoint = process.env.NEXT_PUBLIC_AGENT_API_URL || "https://xxxx.execute-api.ap-northeast-1.amazonaws.com/prod";

環境変数は .env.local に定義し、Vercel もしくは Netlify へのデプロイ時に自動的に注入されます。

4. Strands Agents のエージェント定義

バックエンドでは src/agents/assistant.ts にエージェントロジックを記述します。以下はシンプルな「質問回答」エージェントの例です。

import { Agent } from "@strands/agents";
import { BedrockClient } from "@aws-sdk/client-bedrock";

const bedrock = new BedrockClient({ region: "ap-northeast-1" });

export const qaAgent = new Agent({
  name: "CopilotKitQA",
  async handle(message, context) {
    const response = await bedrock.send({
      modelId: "anthropic.claude-v2",
      prompt: message,
    });
    return response.completion;
  },
});

このコードは、Bedrock の Claude モデルにプロンプトを投げ、生成されたテキストをそのまま返すだけの最小構成です。実際のプロジェクトでは、ツール呼び出しやデータベースアクセスを組み合わせてマルチステップのタスクを実装します。

5. デプロイと検証

以下コマンドでスタックをデプロイし、エンドポイントが有効になるまで待ちます。

cdk synth
cdk deploy

デプロイ完了後、ブラウザで https://your-domain.com にアクセスし、CopilotKit のチャットウィジェットが表示されることを確認します。入力フィールドに質問を入れると、Strands Agent が Bedrock の LLM を呼び出し、リアルタイムで回答が返ってくるはずです。

技術的ハイライトとベストプラクティス

プロンプト設計の重要性

CopilotKit が提供する UI はユーザー入力をそのまま LLM に渡す構造ですが、実運用では「システムプロンプト」を活用してコンテキストを固定化することが推奨されます。具体例としては、エージェント起動時に以下のような指示を付与します。

{"role": "system", "content": "You are a helpful AI assistant specialized in AWS infrastructure. Respond concisely and provide code snippets when relevant."}

これにより、出力の一貫性と安全性が向上します。

コンテキスト管理とメモリ保持

Strands Agents は context.store オブジェクトを通じて会話履歴を保持できます。長期的なタスク（例：プロジェクト計画の作成）では、履歴を DynamoDB に永続化し、次回呼び出し時に再ロードするパターンが有効です。

マルチエージェントオーケストレーション

Bedrock AgentCore のマルチタスク機能を利用すれば、複数の Strands エージェントを並列に走らせ、結果を統合することが可能です。典型的なシナリオは「データ収集エージェント → 分析エージェント → レポート生成エージェント」のパイプラインです。

認証フローの実装

AWS IAM ロールをエージェントコンテナにアタッチし、AWS_CONTAINER_CREDENTIALS_FULL_URI 環境変数で取得したトークンを SDK に渡すだけで、Bedrock への認証が自動的に行われます。これにより、秘密鍵のハードコーディングリスクを排除できます。

コスト最適化のポイント

AgentCore は従量課金制で、トークン使用量と実行時間に基づき課金されます。以下の施策でコストを抑えることができます。

プロンプト長を 150 トークン以下に制限し、不要な情報を削除。
キャッシュレイヤー（Redis）を導入し、同一質問に対する再利用を促進。
CPU とメモリのリソース割り当てを適切にチューニングし、過剰プロビジョニングを回避。

実運用上の課題と解決策

レイテンシの変動

Bedrock のモデルは共有リソースであるため、リクエストピーク時にレイテンシが上がることがあります。対策としては、API Gateway のキャッシュ機能と CloudFront のエッジロケーションを組み合わせ、頻出質問をエッジでキャッシュする構成が有効です。

安全性とコンプライアンス

生成コンテンツに機密情報が混入しないように、出力フィルタリング（Amazon GuardDuty と統合したカスタム Lambda）を導入し、違反検知時に自動でレスポンスをブロックします。

デバッグの難易度

エージェント間のメッセージパスが複雑になると、どこで問題が起きたか特定しにくくなります。Strands の trace() メソッドと X-Ray の分散トレースを併用し、可視化ダッシュボードを構築するとデバッグが劇的に楽になります。

将来展望とエコシステムの可能性

CopilotKit と Strands Agents の組み合わせは、単なるチャットボットを超えて「AI オーケストレーションプラットフォーム」へと進化するポテンシャルを秘めています。今後期待される機能は以下の通りです。

マルチモーダル入力：音声・画像・テキストを同時に受け取り、ベクトル検索と統合したリッチな対話体験。
リアルタイムフィードバックループ：ユーザーの評価を即座にモデルに反映させ、オンライン学習を実装。
外部ツールチェーン連携：GitHub Actions、Jenkins、Zapier などとシームレスに接続し、AI が自動で CI/CD パイプラインをトリガー。
エッジデプロイ：AWS Wavelength や CloudFront Functions にエージェントコードをデプロイし、ミリ秒単位の応答性を実現。

これらの機能が成熟すれば、企業は内部ナレッジベースの自動化、顧客サポートの全自動化、さらにはプロダクト開発そのものを AI が補助する新しいワークフローを構築できるでしょう。

まとめ

本稿では、CopilotKit と Strands Agents を AWS Bedrock AgentCore 上にデプロイし、実際に動作させた検証結果を詳細にレポートしました。主要なポイントは、以下の通りです。

インフラは CDK でコード化し、Fargate と API Gateway の組み合わせでスケーラブルかつ安全に構築できる。
CopilotKit が提供する UI と Strands のエージェントロジックは相性が良く、開発スピードが大幅に向上する。
Bedrock の認証・モニタリング機能をフル活用すれば、運用コストとリスクを最小化できる。
実装上の課題はレイテンシ、コスト、デバッグの三点だが、AWS のエコシステム（CloudWatch、X-Ray、GuardDuty）で十分に対処可能。
将来的にはマルチモーダル、リアルタイム学習、エッジデプロイといった拡張が期待でき、AI 主導の業務改革が加速する。

AI 開発者はこの構成をベースに、自社のユースケースに合わせたカスタマイズを施すことで、競争優位性を確保できるでしょう。次世代エージェントプラットフォームの構築に向け、ぜひ本稿の手順を試してみてください。

Source: Classmethod.jp

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