[Amazon Bedrock] AgentCore Browser × browser-use で 競合サービスのWebページの変更を検知してSlackに通知する仕組みを作ってみました

1 はじめに

製造ビジネステクノロジー部の平内（SIN）です。

競合サービスの料金改定、利用規約の変更、新機能のリリース。「あのページ、いつの間にか変わっていた」という経験は、多くの方にあるのではないでしょうか。

RSS が提供されていないページや、API が存在しないサービスの場合、定期的にブラウザで確認するしかなく、見落としなく行うのは、結構な作業になるかも知れません。

従来、こうした Web ページの監視には HTML スクレイピングや Headless ブラウザ（Playwright / Selenium など）が使われていましたが、色々と課題がありました。

• CSS セレクタや XPath を事前に調査して指定する必要がある
• ページ構造が変わるとセレクタが壊れるため、常にメンテナンスが必要
• ブラウザ等の環境を用意する必要がある

しかし、AgentCore Browser を使うことで、これらの課題を根本的に解決できます。CSS セレクタを一切書かずに、自然言語で指示するだけで、AI がページの DOM を解析してテキストを抽出します。ページ構造が変わっても、AI が柔軟に対応するためメンテナンスが不要です。

今回は、Amazon Bedrock AgentCore Browser と browser-use を使用して、Web ページを定期的に監視し、変更があった場合に Slack に通知するシステムを作ってみました。

下記は、上記の競合ページが変化した時にSlackに到着したメッセージです。

2 アーキテクチャ

今回構築したシステムの全体構成は以下の通りです。

EventBridge が1日1回 Lambda をトリガーし、Lambda は AgentCore Runtime 上のエージェントを呼び出します。エージェントは4つのツールを使って、ページ取得・差分比較・保存・通知を自律的に実行します。

主なコンポーネントは以下の通りです。

エージェントは2つの LLM を使い分けています。Strands Agent のオーケストレーション（ツール選択・差分比較）には BedrockModel を、AgentCore Browser でのブラウザ操作には ChatAWSBedrock を使用しています。

3 構築

サンプルコードは GitHub で公開しています。

https://github.com/furuya02/agentcore-browser-page-monitor

$ git clone https://github.com/furuya02/agentcore-browser-page-monitor.git
$ cd agentcore-browser-page-monitor

(1) 監視対象ページの準備

最初に、監視対象となるサンプルの料金ページを S3 にデプロイします。
（ここでは、バケット名をagentcore-browser-page-monitor-20260416としていますが、自由に決定してください）

cd target-page
./deploy.sh <バケット名>

(2) AgentCore プロジェクトの作成

agentcore create でプロジェクトを作成すると、pagemonitor/ ディレクトリが生成されます。この中のエージェントコードを、リポジトリの src/ にあるコードで上書きします。

agentcore-browser-page-monitor/
├── src/                 ← このコードを生成されたpagemonitorに上書きする
│   ├── main.py
│   ├── model/load.py
│   └── pyproject.toml
├── pagemonitor/        ← agentcore create で生成される
│   ├── app/pagemonitor/          
│   │   ├── main.py
│   │   ├── model/load.py
│   │   └── pyproject.toml
│   └── agentcore/                
│       ├── agentcore.json
│       └── cdk/
├── cdk/     　　　　　　← 周辺インフラ（Lambda, EventBridge, DynamoDB）
└── target-page/    　　← 監視対象ページ

$ agentcore create --name pagemonitor --defaults --build CodeZip --output-dir .
$ cd pagemonitor

# リポジトリのエージェントコードで上書き
$ cp -f ../src/main.py app/pagemonitor/main.py
$ cp -f ../src/model/load.py app/pagemonitor/model/load.py
$ cp -f ../src/pyproject.toml app/pagemonitor/pyproject.toml

# 不要な生成ファイルを削除
$ rm -rf app/pagemonitor/mcp_client

(3) Slack Incoming Webhook の準備

Slack で Incoming Webhooks を有効化し、通知先チャンネルを指定して Webhook URL（https://hooks.slack.com/services/...）を発行します。発行された URL は次の手順で SLACK_WEBHOOK_URL に設定します。

参考 Slack Incoming Webhook セットアップ手順

(4) 環境変数設定とデプロイ

agentcore/agentcore.json の runtimes[] に環境変数を追加し、ランタイム名の重複を避けるため "name" を "pagemonitor" から "agent" に変更します。

"runtimes": [
  {
    "name": "agent",
    "build": "CodeZip",
    "entrypoint": "main.py",
    "codeLocation": "app/pagemonitor/",
    "runtimeVersion": "PYTHON_3_13",
    "networkMode": "PUBLIC",
    "protocol": "HTTP",
    "envVars": [
      {"name": "DYNAMODB_TABLE", "value": "PageMonitorState"},
      {"name": "SLACK_WEBHOOK_URL", "value": "<Webhook URL>"},
      {"name": "MONITOR_URL", "value": "https://<バケット名>.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/index.html"}
    ]
  }
]

デプロイを実行します。

$ agentcore deploy

agentcore deployでデプロイされたPageMonitorStackは、Cloudformationのスタック一覧で確認できます。

エージェントは、AgentCoreのランタイムに一覧されます。

一覧から Agent を選択すると詳細画面が開き、Runtime ARN が確認できます。後続の CDK デプロイで使用するのでコピーして控えておきます。

(5) 権限追加

Agentのロールには、AgentCore Browser と DynamoDB の権限追加が必要です。

まずは、先のPageMonitorStackの画面でロール名を確認します。

<ロール名> と <アカウントID>（AWS アカウントのID）を置き換え、以下のコマンドで権限を追加します。

# AgentCore Browser の権限を追加
$ aws iam put-role-policy \
    --role-name "<ロール名>" \
    --policy-name "AgentCoreBrowserAccess" \
    --policy-document '{
      "Version": "2012-10-17",
      "Statement": [{"Effect": "Allow", "Action": "bedrock-agentcore:*", "Resource": "*"}]
    }'

# DynamoDB の権限を追加
$ aws iam put-role-policy \
    --role-name "<ロール名>" \
    --policy-name "DynamoDBPageMonitorAccess" \
    --policy-document '{
      "Version": "2012-10-17",
      "Statement": [{
        "Effect": "Allow",
        "Action": ["dynamodb:GetItem", "dynamodb:PutItem"],
        "Resource": "arn:aws:dynamodb:ap-northeast-1:<アカウントID>:table/PageMonitorState"
      }]
    }'

(6) インフラの構築（CDK）

Lambda、EventBridge、DynamoDB は CDK でデプロイします。

cd ../cdk
pnpm install
pnpm cdk deploy --parameters AgentCoreRuntimeArn=<Runtime ARN>

以下のリソースが作成されます。

Lambda は AgentCore Runtime を呼び出すだけの薄いトリガーです。エージェントのロジックは全て AgentCore Runtime 側に配置されています。

def handler(event, context):
    config = Config(read_timeout=600, connect_timeout=60)
    client = boto3.client("bedrock-agentcore", region_name="ap-northeast-1", config=config)
    client.invoke_agent_runtime(
        agentRuntimeArn=RUNTIME_ARN,
        payload=json.dumps({}).encode(),
        contentType="application/json",
        accept="application/json",
    )

4 動作確認

(1) 初回実行

Lambda のテストコンソールから {} を送信して実行します。初回実行ではページ内容が DynamoDB に保存され、Slack 通知は送信されません。

(2) 変更検知テスト

target-page/index.html の料金を変更して S3 に再デプロイし、再度 Lambda を実行すると、変更内容が Slack に通知されます。

DynamoDBには、最後に確認した状態が保存されています。

5 エージェントコード（main.py）の解説

エージェントは Strands Agents フレームワークで構築されており、4つのツールを持っています。さらに、ブラウザ操作のために内部で browser-use のエージェントを呼び出す、2層構造になっています。

詳しい実装は下記のリポジトリを参照してください。

• src/main.py — エージェント本体のコード（4つのツール + エントリポイント）
• docs/browser-use.md — AgentCore Browser × browser-use の詳解ドキュメント

(1) 2層のオーケストレーション構造

外側と内側のエージェントはそれぞれ独立した LLM を持ち、別々の判断ループを回しています。

(2) browse_page ツール

AgentCore Browser を使って Web ページのテキスト情報を抽出する、このシステムの中核となるツールです。内側のオーケストレーションを担う BrowserUseAgent はここで生成します。

@tool
async def browse_page(url: str) -> str:
    client = BrowserClient(region=AWS_REGION)
    bu_session = None
    try:
        client.start()
        ws_url, headers = client.generate_ws_headers()

        profile = BU_BrowserProfile(headers=headers, timeout=180000,
                                    enable_default_extensions=False)
        bu_session = BU_BrowserSession(cdp_url=ws_url, browser_profile=profile)
        await bu_session.start()

        bedrock_chat = ChatAWSBedrock(
            model=LLM_MODEL_ID,
            aws_region=AWS_REGION,
            session=boto3.Session(region_name=AWS_REGION),
        )
        browser_agent = BrowserUseAgent(
            task=f"ページの全テキスト情報を構造化して抽出してください。\nURL: {url}",
            llm=bedrock_chat,
            browser_session=bu_session,
        )
        result = await browser_agent.run()
        return str(result)
    finally:
        # ... セッションのクリーンアップ

BrowserClient が AgentCore Browser のセッションを管理し、WebSocket 経由で AWS マネージドのブラウザに接続します。BrowserUseAgent は自然言語の指示に従ってページを操作し、テキストを抽出します。

LLM には browser_use.llm.aws.chat_bedrock.ChatAWSBedrock を使用しています。browser-use で AWS Bedrock を LLM として利用する場合、browser-use 0.12.6 では組み込みの ChatAWSBedrock を使用します（browser-use 公式ドキュメント - Supported Models 参照）。

from browser_use.llm.aws.chat_bedrock import ChatAWSBedrock

(3) システムプロンプト

外側の Strands Agent の行動は、以下のシステムプロンプトで制御しています。

SYSTEM_PROMPT = """あなたは Web ページの変更を監視するエージェントです。
1. browse_page で指定 URL のページ内容を取得
2. get_previous_content で前回の内容を取得
3. 比較: 初回→通知不要 / 変更なし→報告 / 変更あり→要約
4. save_content で保存
5. 変更時のみ notify_slack で通知
"""

ツールの呼び出し順序を指示しつつ、変更の有無の判断や通知メッセージの生成は AI に任せています。初回実行時は前回データがないため通知をスキップし、変更がある場合のみ差分を要約して Slack に送信するという判断を、エージェントが自律的に行います。

6 気になった所

検証中にいくつか気になった点がありましたので、少し紹介させてください。

(1) HTTP URL のブロック

AgentCore Browser のリモートブラウザは HTTP URL をブロックする（net::ERR_BLOCKED_BY_CLIENT）ため注意が必要です。
当初、S3のWebページにHTTPでアクセスしていてうまく動作できませんでした。

最終的には、HTTPS でアクセスできる S3 のオブジェクト URL（https://<バケット名>.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/index.html）を MONITOR_URL に指定しました。

(2) IAM 権限の追加

agentcore deploy で作成される実行ロールは、AgentCore Browser（bedrock-agentcore:StartBrowserSession 等）や DynamoDB の権限が含まれていないため、手動でポリシーを追加する必要があります。

agentcore.json の executionRoleArn であらかじめ定義したロールを指定することは可能ですが、この場合、信頼ポリシーなどちゃんと設定する必要があって、自動生成の手軽さは、やや損なわれそうです。

この辺の自動化は、agentcore create で生成される CDK のコード等を編集することで対応できそうですが、色々工夫が必要そうです。

(3) Lambda の ReadTimeoutError

AgentCore Runtime のエージェントの処理（ブラウザ操作 + LLM 推論）は、やや時間を要するため、boto3 のデフォルト読み取りタイムアウト（60秒）では、 ReadTimeoutError が発生してしまいました。
今回は、Config(read_timeout=600) を設定しました。

7 最後に

Amazon Bedrock AgentCore Browser と browser-use を使って、Web ページの変更を自動検知して Slack に通知するシステムを構築しました。

従来のスクレイピングと比較した場合の最大の違いは、CSS セレクタのメンテナンスが不要な点です。ページ構造が変わっても AI が柔軟に対応するため、一度構築すれば、殆どメンテナンスフリーで運用できると思います。

AgentCore Browser は「API がないサイトの情報をセレクタなしで自動取得できる」という点で、今回の料金ページ監視以外にも幅広い応用が考えられます。

いずれのケースでも、監視対象の URL を変更するだけで対応できます。ページ構造がサイトリニューアル等で変わっても、AI が自動的に適応するため、メンテナンスの手間がかかりません。

サンプルコードは以下の GitHub リポジトリで公開しています。

https://github.com/furuya02/agentcore-browser-page-monitor

参考リンク

• Amazon Bedrock AgentCore Browser サンプル (DevelopersIO)
• Amazon Bedrock AgentCore ドキュメント
• browser-use GitHub