Amazon Bedrock、AgentCoreでAI開発実装　2つの参照実装を提示

AWS Machine Learning Blogは、Amazon Bedrock AgentCoreを使ったAI駆動開発ライフサイクルの構成を紹介しました。記事では、概念的な枠組みと動くコードの差を埋めるため、KiroやClaude Code、ローカルのエージェント型コーディングツールを使う参照実装を扱います。

1つ目は、SQLスキーマファイルからMermaidのER図を自動生成する実装です。SQLコードがAmazon S3にチェックインされると、S3トリガーとAWS LambdaのワークフローがAgentCore runtimeを呼び出します。エージェントはDDLを解析し、生成した.mmd図をAmazon S3へ保存します。

この構成では、テーブル、制約、外部キーなどのスキーマメタデータだけを読み取り、行データは読み取りません。エージェントはStrandsフレームワークで構築され、Amazon Bedrock経由でClaude Sonnet 4を使ってSQL DDL文を解析し、Mermaid ER図の構文を生成します。

2つ目は、AgentCore GatewayとAgentCore memoryを使うマルチエージェント型のコード security分析です。CI/CDパイプラインに送られたコードを分析し、security評価、CVEチェック、ポリシー準拠レポートを生成して、人間の意思決定を支援します。