[新サービス] Amazon Bedrock AgentCore Managed Agent Harness が一般提供開始（GA）

クラウド事業本部の石川です。2026 年 6 月 17 日のAWS New York Summtにて、Amazon Bedrock AgentCore Managed Agent Harness）が一般提供（GA）が発表されました。モデル・ツール・スキル・指示を「設定」として宣言するだけで、本番品質の AI エージェントを数分で稼働させられます。

https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2026/06/amazon-bedrock-agentcore-harness-generally-available/

オーケストレーションのループやインフラを自前で実装していた方にとって、エージェント開発の工数を大きく削減できるアップデートです。

Amazon Bedrock AgentCore とは

Amazon Bedrock AgentCore は、AI エージェントを本番規模で構築・運用するためのフルマネージドなプラットフォームです。ランタイム、メモリ、ゲートウェイ、Identity、Observability など、エージェント運用に必要な機能群を提供します。

今回 GA となった Managed Agent Harness は、その中でもエージェントを実際に「動かす」ための基盤にあたります。エージェントには必ずオーケストレーション層（モデルを呼び出し、ツールを選び、結果を返し、コンテキストを管理し、失敗を処理するループ）が存在します。これを本番で動かすには、コンピューティング、サンドボックス、セキュアなツール接続、ファイルシステム、メモリ、Identity、Observability といった下回りが必要で、従来は各チームがこれらを自前で用意していました。Managed Agent Harnessは、この作業を「設定」に置き換えます。

Managed Agent Harness とは

Managed Agent Harnessでは、エージェントが「何をするか」（モデル、ツール、スキル、指示）を宣言するだけで、それを動かす環境・コンピューティング・メモリ・Identity・ネットワーク・Observability を AgentCore が管理します。別のモデルを試す、新しいツールを追加するといった変更も、コードの書き換えではなく設定変更で完結します。

エージェントは単なるモデル以上のものです。モデルが脳だとすれば、ハーネスは身体、つまり脳が仕事を遂行するために必要なすべてです。ハーネスはオーケストレーションループを実行し、ツールを実行し、コンテキストウィンドウを管理し、ターン間で状態を保持し、障害から回復し、各セッションを分離します。

引用: New in Amazon Bedrock AgentCore: Build agents with broader knowledge and continuous learning

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/new-in-amazon-bedrock-agentcore-build-agents-with-broader-knowledge-and-continuous-learning/

主な特長は以下のとおりです。

• セッションごとの分離: 各ハーネスセッションはデフォルトでステートフルであり、AgentCore ランタイム上のセッション単位で独立した microVM として実行されます。
• ファイルシステムとシェル: エージェントは自身のファイルシステムとシェルを持ち、コードを書いて実行できます。microVM セッションが期限切れで入れ替わっても、短期・長期メモリやファイルをセッションをまたいで永続化できます。
• モデル非依存: Amazon Bedrock、OpenAI、Google Gemini、その他 LiteLLM 互換プロバイダーのモデルを利用でき、コンテキストを失わずにセッションの途中でプロバイダーを切り替えられます。計画は一方のモデルで、実行はもう一方で、といった使い分けも可能です。
• 多彩なツール接続: AgentCore Gateway や MCP サーバー経由、あるいは組み込みのブラウザ・コードインタープリター・Web 検索を利用できます。
• スキルのアタッチ: Git、Amazon S3、または AWS がキュレートしたスキルカタログから、トグル 1 つでスキルを追加し、必要なときにドメイン知識を取り込めます。
• 柔軟な環境構成: 独自の依存関係が必要な場合は自前のコンテナを持ち込め（bring your own container）、S3 Files や Amazon EFS をマウントしてセッションやハーネス間でデータを共有できます。
• 自動トレースと最適化: すべてのアクションが AgentCore Observability で自動的にトレースされ、統一ビューでエージェントの挙動を確認できます。AgentCore Evaluations / Optimization により、挙動のスコアリング、プロンプトやツール説明の改善提案、セッション単位の統計的有意性付き A/B テストが行えます。
• 安全なリリース: イミュータブルなバージョンと名前付きエンドポイントでロールアウトでき、エンドポイントの向き先を過去バージョンに変えるだけで即座にロールバックできます。
• パイプライン統合とエクスポート: AWS Step Functions の AgentCore InvokeHarness ステートで大きなパイプラインに組み込めるほか、設定だけでは足りない場合は Strands ベースのコードへエクスポートして AgentCore ランタイム上で実行できます（Claude Agent SDK へのエクスポートも近日対応予定）。

なお、Managed Agent Harnessは、AWS のオープンソースエージェントフレームワークである Strands Agents によって動作しています。

対応リージョン

AgentCore が提供されているすべての AWS 商用リージョンで利用できます。公式ドキュメントのリージョン表によると、AgentCore harness は米国・欧州・アジアパシフィックを含む各商用リージョンでサポートされています。

料金への影響

ハーネス自体に対する追加料金はありません。利用した AgentCore の各機能（下回りのリソース）に対してのみ課金される従量課金です。

利用方法

Managed Agent Harnessは、オーケストレーションコードを書かずに「宣言して実行」できる点が特長です。
また、プロトタイプから本番までを 1 つのワークフローで扱える AgentCore CLI が用意されており、AWS CDK による Infrastructure as Code（Terraform も対応予定）や、バージョン管理されたエージェント設定に対応しているそうです。

早速、Amazon Bedrock AgentCore の左のメニューに Harness が追加されています。[Quick create Harness]ボタンを押します。

２〜３分程度で Harness が作成できました。この Harness にモデル・ツール・スキル・指示の宣言して作成することになります。

最後に

Amazon Bedrock AgentCore のManaged Agent Harnessが GA となり、モデル・ツール・スキル・指示の宣言だけで本番品質のエージェントを数分で動かせるようになりました。microVM によるセッション分離、メモリ・ファイルシステムの永続化、モデルの途中切り替え、自動トレースやバージョン管理によるロールバックまで、本番運用に必要な機能が一通り揃っています。

エージェントのオーケストレーションやインフラ運用に手間をかけていた方は、まずは小さなエージェントを宣言・実行するところから試してみてはいかがでしょうか。