AgentCoreで実践するハーネスエンジニアリング

AWS-UG 新潟 #34 AWS Step Functions ハンズオン
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1. JAWS-UG 新潟 #34 AWS Step Functions ハンズオン AgentCore で実践する ハーネスエンジニアリング 八雲 慎之助 / Shinnosuke Yakumo 2026/10/03
2. Who am I 八雲 慎之助（やくも しんのすけ） • 所属：株式会社クレスコ / JAWS-UG 新潟支部 • 業務：R&D, FDE • AWS Community Builder – AI Engineering • 2025 Japan AWS Jr.Champions 2
3. AgentCore で、 エージェント作ってますか？
4. その作ったエージェント、 モデルの周りまで設計してますか？
5. そこで出てくるのが「ハーネスエンジニアリング」 モデルの周りを設計する考え方 5
6. ハーネスって、そもそも何？
7. 「ハーネス」はもともと馬具 力の強い馬に、手綱と鞍を付ける。 狙った方向へ走らせるための道具です。 7
8. モデル以外は全部ハーネス "If you're not the model, you're the harness." モデル以外はすべてハーネスだ。 LangChain が書いた定式は Agent = Model + Harness。 AWS は「モデルが脳なら、ハーネスは体」と言っています。 出典: LangChain「The Anatomy of an Agent Harness」 ／ AWS What's New「AgentCore harness GA」 8
9. ハーネスはコンテキストとプロンプトを包む "context engineering as the natural progression of prompt engineering" コンテキストエンジニアリングは、プロンプトエンジニアリングが自然に進んだ先にある。 ハーネス どんな環境で働かせるか コンテキスト 何を見せるか プロンプト 何と言うか 出典: Anthropic「Effective context engineering for AI agents」 9
10. プロンプトエンジニアリング 1回の指示文をどう書くか。ChatGPT（2022年）から広まった。 プロンプト あなたは AWS の運用担当です。 次の手順で原因を調べて。 回答 1. ログを読む 2. 原因を一つに絞る 出力は箇条書きで。 LLM 10
11. コンテキストエンジニアリング LLM に渡す情報を毎回選び抜く。2025年ごろから広まった。 渡せる情報 システムプロンプト コンテキスト 手順書 ツールの結果 選び抜く [system] 運用担当として答える [docs] 手順書の 3 節 [tool] エラー 12 件（要約） 会話履歴 [user] 原因は？ LLM 11
12. ハーネスエンジニアリング モデルの周りの環境ごと作る。2026年に入って広まった。 ハーネス ループ 実行環境 ツール Strands Agents Runtime Gateway 境界 LLM 記憶 Identity・Policy モデル Memory 置き場所 観測 評価 S3 Observability Evaluations 12
13. ループエンジニアリングという言葉もある "Loop engineering is the practice of designing agentic workflows, or loops, that iteratively guide AI agents toward completing user-defined goals with minimal human intervention." 人の手をなるべく借りずに、決めたゴールへ AI エージェントを繰り返し導くループを設 計すること。 ハーネスのうちループの回し方と止め方を指す言葉です。 出典: IBM「What Is Loop Engineering?」（2026年7月） 13
14. 全部積めば完成… ！ではありません "every component in a harness encodes an assumption about what the model can't do on its own" ハーネスの部品はどれも「モデルはこれを自力でできない」という仮定の上にある。 電通総研の検証で効いたのは、作業状態や正しい資料など、 モデルが知りようのない情報を渡す部品でした。 出典: Anthropic「Harness design for long-running application development」 ／ 電通総研テックブログ（2026年8月） 14
15. じゃあ AgentCore で作るなら、 どこから始めればいい？
16. Harness と Runtimeどちらで作るか AgentCore Harness Runtime ＋ Strands 始め方 設定だけで動く コードを書く ループ マネージド 自分で書く 部品のつなぎ 宣言する 自分でつなぐ 育て方 export で Strands のコードへ そのまま育てる Harness で始めてもあとから export でコードに移せます。 出典: AgentCore 開発者ガイド「Harness vs Runtime」 16
17. 開発は 4 つの段階で進める 動かしてトレースを見る。困った所が見えたら部品を足す。 ① 動かす Runtime・Strands ② 失敗を見る ③ 部品を足す ④ 評価し続ける Observability Memory・Policy Evaluations 17
18. ① まずは最小構成で動かす ① 動かす Runtime・Strands ② 失敗を見る ③ 部品を足す ④ 評価し続ける Observability Memory・Policy Evaluations • Runtime でエージェントを動かす • Identity で呼べる人と使える権限を決める • Observability で何が起きたかを記録する 18
19. Runtime はセッションごとに使い捨て セッションが終わると中身は消える。残したいデータは外に置く。 microVM（セッション A） 終了で破棄 エージェントのループ ユーザー A アイドル 15 分 最大 8 時間 microVM（セッション B） エージェントのループ 終了で破棄 ユーザー B 19
20. Identity で呼べる人と使える権限を分ける • エージェントを呼べる人はJWT や IAM で絞る • 外部 API の OAuth トークンや API キーは Identity に預ける • 鍵をコードや環境変数に書かずに済む 20
21. Observability は最初から入れておく • OpenTelemetry のトレースが CloudWatch に集まる • LLM の呼び出しとツールの呼び出しが一手ずつ並ぶ • 失敗探しにも品質の評価にも同じトレースを使う 21
22. ② トレースで何が起きたかを追う ① 動かす Runtime・Strands ② 失敗を見る ③ 部品を足す ④ 評価し続ける Observability Memory・Policy Evaluations トレースの例（イメージ） invoke_agent chat（LLM） tool: get_logs chat（LLM） tool: delete_instance 38,000 トークンが返る 長考して判断が鈍る 承認なしで呼んだ 22
23. トレースに出る症状と対応 トレースに出る症状 対応 長いツール結果で判断が鈍る S3 への退避 会話の続きを忘れる session storage・Memory 触ってはいけない API を叩く Gateway ＋ Policy できたと言うが、できていない GoalLoop・Evaluations 23
24. ③ 症状に合わせて部品を足す ① 動かす Runtime・Strands ② 失敗を見る ③ 部品を足す ④ 評価し続ける Observability Memory・Policy Evaluations • 長い結果や途中経過は、S3 や Memory に逃がす • ツールは検索して選ばせる • 危ない操作は Gateway と Policy で止める 24
25. 入れすぎるとどのモデルも精度が落ちる 出典: Chroma「Context Rot: How Increasing Input Tokens Impacts LLM Performance」（Anthropic の記事が引用） 25
26. 長いツール結果は S3 に逃がす ContextOffloader がツールの結果を会話に入れる前に差し替える。 全文を保存 長い結果 S3 要る行だけ取り出す ツール ContextOffloader Strands のプラグイン 2,500 超なら 会話 プレビューと参照だけ 26
27. ContextOffloader の組み込み方 from strands.storage import S3Storage from strands.vended_plugins.context_offloader import ( ContextOffloader) agent = Agent(plugins=[ContextOffloader( storage=S3Storage("my-bucket", prefix="offload/"), max_result_tokens=5_000, preview_tokens=2_000)]) 既定は 2,500 トークン超で退避、プレビューは 1,000 トークン。 27
28. 会話にはプレビューと参照が残る [Offloaded: 1 blocks, ~38000 tokens] （取り出し方の案内） （先頭のプレビュー） [Stored references:] <ref> (text, 152340 chars) • 要る行は retrieve_offloaded_content で取り出す • pattern で正規表現、line_range で行の範囲を指定 28
29. 作業中のファイルは session storage に置く 止めても同じセッション ID で再開すれば戻る。 停止前の microVM エージェント 再開後の microVM 停止で保存 session 再開で復元 エージェント storage /mnt/workspace /mnt/workspace 1GB まで／14 日使わないか、バージョン更新でリセット 29
30. session storage の設定は 1 行 aws bedrock-agentcore-control update-agent-runtime ... \ --filesystem-configurations \ '[{"sessionStorage":{"mountPath":"/mnt/workspace"}}]' • VPC も追加の IAM も要らない。まだプレビュー • 会話履歴も FileSessionManager でここに置ける 30
31. エージェント同士の共有は S3 Files で 同じ場所をマウントしS3 とも同期する。 VPC エージェント A reports/ に書く S3 Files /mnt/s3files 双方向に同期 S3 バケット エージェント B reports/ を読む 31
32. S3 Files は VPC の中でマウントする Runtime のロールには s3files:ClientMount と ClientWrite が要る。 VPC セキュリティグループ TCP 2049 Runtime A Runtime B S3 Files 同期 マウントターゲット 同じ AZ のサブネット ファイル名は分ける S3 バケット 書き込み停止の 約 60 秒後に反映 32
33. ユーザーの好みは Memory に覚えさせる 保存した会話から要点を抜き出し、次の会話で検索して使う。 保存 短期記憶 会話のイベント 長期記憶 /preferences/{actorId}/ 戦略で抽出（非同期） エージェント 次の会話で検索して、コンテキストに足す（top_k） 34
34. 3 つの置き場所の違い session storage S3 Files Memory 置くもの 作業中のファイル 共有する資料 好みや知見 共有の範囲 1 セッション エージェント間 ユーザー単位 用意するもの mountPath だけ VPC と IAM 戦略を選ぶ 状態 プレビュー（1GB） GA GA 33
35. Memory を Strands につなぐ config = AgentCoreMemoryConfig( memory_id=MEM_ID, session_id=SESSION_ID, actor_id=ACTOR_ID, retrieval_config={"/preferences/{actorId}/": RetrievalConfig(top_k=5, relevance_score=0.7)}) agent = Agent(session_manager=AgentCoreMemorySessionManager( config, region_name="us-east-1")) • namespace で「誰の、何の記憶か」を分ける • {actorId} はユーザーごとに置き換わる 35
36. ツールも資料も、検索して取ってこさせる 全部は渡さず要るものをエージェントに検索させる。 Gateway のツール検索 S3 から要る行だけ エージェント Memory から関連する記憶 36
37. Gateway のツール検索を使う {"method": "tools/call", "params": { "name": "x_amz_bedrock_agentcore_search", "arguments": {"query": "find order information"}}} • searchType を SEMANTIC にすると、この検索ツールが増える • 全部のツールの説明を渡さずに済み、コンテキストが軽くなる • AgentCore CLI で作った Gateway は最初から有効 37
38. 危ない操作は Gateway で止める 判定はエージェントのコードの外。プロンプトでは破れない。 AgentCore Gateway Cedar Policy エージェント REQUEST interceptor ツール 38
39. Gateway の中で判定される順番 JWT の検証 REQUEST interceptor（Lambda）で書き換えや即答 Cedar の Policy で許可か拒否 ツールを呼び、RESPONSE interceptor で結果を整える Policy は LOG_ONLY で試してから、ENFORCE に切り替えられる。 39
40. 止めるルールは Cedar で書く forbid( principal, action == AgentCore::Action::"OpsTarget___delete_instance", resource ); • forbid が 1 つでも当たれば拒否。何もなくても拒否 • 拒否されると、エラーの結果（isError: true）が返る 40
41. 「残高を見てから送金」もルールで書ける！ permit (principal, action == AgentCore::Action::"FundsTarget___transfer_funds", resource == AgentCore::Gateway::"<arn>") when temporal { formerly within 1h AgentCore::Action::"FundsTarget___get_account_balance" ::response{ eventResource: resource, output.accountId: context.input.toAccount } }; 履歴はセッション単位。セッション ID が変わると数え直し。 41
42. ④ Evaluations で品質を測り続ける ① 動かす Runtime・Strands ② 失敗を見る ③ 部品を足す ④ 評価し続ける Observability Memory・Policy Evaluations 使い方 Evaluations のモード CI の品質ゲート on-demand（正解つきで採点） 本番の見張り online（抜き取りで採点） 決まった条件の確認 Lambda で書く評価器 42
43. 実行中は GoalLoop で合否を出す 応答のたびに検証役が判定し、不合格なら直させる。 応答 検証役 関数か自然言語の判定 エージェント 合格 返す max_attempts まで 不合格：フィードバックを次の指示にして再実行 43
44. GoalLoop の書き方 def word_count_validator(response, agent): text = " ".join( b["text"] for b in response["content"] if "text" in b) if len(text.split()) <= 50: return True return {"passed": False, "feedback": "Too long. Cap at 50."} agent = Agent(plugins=[GoalLoop( goal=word_count_validator, max_attempts=5, timeout=30.0)]) • goal には関数か、自然言語の条件を渡す • 既定は回数も時間も無制限。max_attempts は必ず決める 44
45. steering で、ツールを呼ぶ前に止める class OpsSteering(SteeringHandler): async def steer_before_tool(self, *, agent, tool_use, **kwargs): if tool_use["name"] == "delete_instance": return Guide(reason="先に承認を取ること") return Proceed(reason="ok") 返す値 起きること Proceed そのまま呼ぶ Guide 呼ぶのをやめ、指示をエージェントに返す Interrupt 人に判断を渡す 45
46. 部品は困ってから足す ① 動かす Runtime・Strands ② 失敗を見る ③ 部品を足す ④ 評価し続ける Observability Memory・Policy Evaluations • 隔離・認証・観測は最初から入れる • それ以外は、防ぎたい失敗が見えてから • モデルが賢くなったら、外せる部品を見直す 46
47. ハーネスを組む基盤としての AgentCore AWS Cloud Bedrock Gateway + Policy ツール Runtime アプリ Identity Observability Memory Evaluations S3 47
48. AgentCore を、ハーネスを組む 基盤として使ってみませんか？
49. 最後に宣伝
50. 技術書展で本を出します やくも umitsu たけのこ 50