[Amazon Bedrock AgentCore]Identity機能を活用して、Cognito認証とAzure OpenAI連携を実現するエージェントを作ってみた

strands-agents
strands-agents-tools
boto3
litellm
openai
bedrock-agentcore
bedrock-agentcore-starter-toolkit
python-dotenv

# 仮想環境の作成と有効化
python3 -m venv agentcore-env
source agentcore-env/bin/activate

# 依存関係のインストール
pip install -r requirements.txt

# Cognito Configuration（後で埋める）
DISCOVERY_URL=placeholder
CLIENT_ID=placeholder
USERNAME=testuser
PASSWORD=Testpass123!
REGION=us-west-2

# IAM Role（後で埋める）
ROLE_ARN=placeholder

# Agent Name（任意のエージェント名を設定可能）
AGENT_NAME=strands_sample_agent

# Azure OpenAI Configuration  
AZURE_DEPLOYMENT_NAME=gpt-4.1-mini
AZURE_API_BASE=https://your-resource.openai.azure.com/
AZURE_API_VERSION=2025-01-01-preview

#!/bin/bash

# Cognito User Pool作成スクリプト
# AgentCoreはus-west-2でしか動かないので、リージョンを固定
REGION="us-west-2"

# User Poolの作成
echo "Cognito User Poolを作成中..."
POOL_ID=$(aws cognito-idp create-user-pool \
  --pool-name "MyUserPool" \
  --policies '{"PasswordPolicy":{"MinimumLength":8}}' \
  --region $REGION | jq -r '.UserPool.Id')

# App Clientの作成（重要：USER_PASSWORD_AUTHフローを有効化）
echo "App Clientを作成中..."
CLIENT_ID=$(aws cognito-idp create-user-pool-client \
  --user-pool-id $POOL_ID \
  --client-name "MyClient" \
  --no-generate-secret \
  --explicit-auth-flows "ALLOW_USER_PASSWORD_AUTH" "ALLOW_REFRESH_TOKEN_AUTH" \
  --region $REGION | jq -r '.UserPoolClient.ClientId')

# テストユーザーの作成
echo "テストユーザーを作成中..."
aws cognito-idp admin-create-user \
  --user-pool-id $POOL_ID \
  --username "testuser" \
  --temporary-password "TempPass123!" \
  --region $REGION \
  --message-action SUPPRESS > /dev/null

# 恒久パスワードの設定
aws cognito-idp admin-set-user-password \
  --user-pool-id $POOL_ID \
  --username "testuser" \
  --password "Testpass123!" \
  --region $REGION \
  --permanent > /dev/null

# 設定値の出力
echo "===== Cognito設定完了 ====="
echo "Pool ID: $POOL_ID"
echo "Discovery URL: https://cognito-idp.us-west-2.amazonaws.com/$POOL_ID/.well-known/openid-configuration"
echo "Client ID: $CLIENT_ID"
echo "Username: testuser"
echo "Password: Testpass123!"

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Sid": "AssumeRolePolicy",
            "Effect": "Allow",
            "Principal": {
                "Service": "bedrock-agentcore.amazonaws.com"
            },
            "Action": "sts:AssumeRole",
            "Condition": {
                "StringEquals": {
                    "aws:SourceAccount": "123456789012"
                },
                "ArnLike": {
                    "aws:SourceArn": "arn:aws:bedrock-agentcore:us-west-2:123456789012:*"
                }
            }
        }
    ]
}

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Sid": "ECRImageAccess",
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "ecr:BatchGetImage",
                "ecr:GetDownloadUrlForLayer"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:ecr:us-west-2:123456789012:repository/*"
            ]
        },
        {
            "Sid": "ECRTokenAccess",
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "ecr:GetAuthorizationToken"
            ],
            "Resource": "*"
        },
        {
            "Sid": "LogsAccess",
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "logs:DescribeLogStreams",
                "logs:CreateLogGroup",
                "logs:DescribeLogGroups",
                "logs:CreateLogStream",
                "logs:PutLogEvents"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:logs:us-west-2:123456789012:log-group:/aws/bedrock-agentcore/runtimes/*",
                "arn:aws:logs:us-west-2:123456789012:log-group:/aws/bedrock-agentcore/runtimes/*:log-stream:*",
                "arn:aws:logs:us-west-2:123456789012:log-group:*"
            ]
        },
        {
            "Sid": "XRayAccess",
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "xray:PutTraceSegments",
                "xray:PutTelemetryRecords",
                "xray:GetSamplingRules",
                "xray:GetSamplingTargets"
            ],
            "Resource": ["*"]
        },
        {
            "Sid": "CloudWatchMetrics",
            "Effect": "Allow",
            "Resource": "*",
            "Action": "cloudwatch:PutMetricData",
            "Condition": {
                "StringEquals": {
                    "cloudwatch:namespace": "bedrock-agentcore"
                }
            }
        },
        {
            "Sid": "GetAgentAccessToken",
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "bedrock-agentcore:GetWorkloadAccessToken",
                "bedrock-agentcore:GetWorkloadAccessTokenForJWT",
                "bedrock-agentcore:GetWorkloadAccessTokenForUserId"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:bedrock-agentcore:us-west-2:123456789012:workload-identity-directory/default",
                "arn:aws:bedrock-agentcore:us-west-2:123456789012:workload-identity-directory/default/*"
            ]
        },
        {
            "Sid": "BedrockModelInvocation",
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "bedrock:InvokeModel",
                "bedrock:InvokeModelWithResponseStream"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:bedrock:*::foundation-model/*",
                "arn:aws:bedrock:us-west-2:123456789012:*"
            ]
        },
        {
            "Sid": "CredentialProviderAccess",
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "bedrock-agentcore:GetApiKeyCredentialProvider",
                "bedrock-agentcore:GetOauth2CredentialProvider",
                "bedrock-agentcore:CreateApiKeyCredentialProvider",
                "bedrock-agentcore:CreateOauth2CredentialProvider",
                "bedrock-agentcore:GetResourceApiKey"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:bedrock-agentcore:us-west-2:123456789012:workload-identity-directory/*",
                "arn:aws:bedrock-agentcore:us-west-2:123456789012:token-vault/*"
            ]
        },
        {
            "Sid": "SecretsManagerAccess",
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "secretsmanager:GetSecretValue"
            ],
            "Resource": "*"
        }
    ]
}

#!/bin/bash

# アカウントIDとリージョンを取得
ACCOUNT_ID=$(aws sts get-caller-identity --query Account --output text)
REGION="us-west-2"
AGENT_NAME="${AGENT_NAME:-strands_full_auth_agent}"

# JSONファイルのプレースホルダーを置換
sed -i.bak "s/123456789012/$ACCOUNT_ID/g" trust-policy.json
sed -i.bak "s/123456789012/$ACCOUNT_ID/g" execution-policy.json

# IAMロールの作成
ROLE_NAME="AgentCoreExecutionRole-$(date +%s)"

aws iam create-role \
    --role-name $ROLE_NAME \
    --assume-role-policy-document file://trust-policy.json

# ポリシーの作成とアタッチ
aws iam put-role-policy \
    --role-name $ROLE_NAME \
    --policy-name AgentCoreExecutionPolicy \
    --policy-document file://execution-policy.json

# ロールARNを取得
ROLE_ARN=$(aws iam get-role --role-name $ROLE_NAME --query 'Role.Arn' --output text)
echo "✅ IAM Role created: $ROLE_ARN"
export ROLE_ARN

# 環境変数をファイルに保存
echo "export ROLE_ARN=\"$ROLE_ARN\"" > role_vars.sh
echo "IAM Role ARN has been saved to role_vars.sh"

import os
from bedrock_agentcore.identity.auth import requires_api_key
from strands import Agent, tool
from strands.models.litellm import LiteLLMModel
from bedrock_agentcore.runtime import BedrockAgentCoreApp

# グローバル変数でAPIキーを管理
AZURE_API_KEY_FROM_CREDS_PROVIDER = ""

# Outbound Auth: APIキー取得用のデコレーター付き関数
# このデコレーターが、token-vaultからAPIキーを自動で取得してくれる！
@requires_api_key(
    provider_name="azure-openai-key"  # Step 4で作成したプロバイダー名
)
async def need_api_key(*, api_key: str):
    global AZURE_API_KEY_FROM_CREDS_PROVIDER
    print(f'✅ Credential ProviderからAPIキー取得: {api_key[:10]}...')
    AZURE_API_KEY_FROM_CREDS_PROVIDER = api_key

app = BedrockAgentCoreApp()

# Azure OpenAI設定（環境変数から読み込み）
os.environ["AZURE_OPENAI_ENDPOINT"] = os.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT", "")
os.environ["AZURE_OPENAI_API_VERSION"] = os.getenv("AZURE_OPENAI_API_VERSION", "2025-01-01-preview")

# カスタムツールの定義（天気情報を返す簡単なツール）
@tool
def weather():
    """現在の天気を取得します"""
    return "現在の天気は晴れです。気持ちの良い天気です"

# エージェントをグローバル変数として管理（初期化は一度だけ）
agent = None

@app.entrypoint
async def full_auth_agent(payload):
    """
    Inbound Auth（Cognito認証）とOutbound Auth（Azure OpenAI）を
    両方使用するエージェントのエントリーポイント

    このメソッドが呼ばれる時点で、すでにCognito認証は通過している！
    """
    global AZURE_API_KEY_FROM_CREDS_PROVIDER, agent

    print("✅ Cognito認証済みリクエストを受信")
    print(f"受信したペイロード: {payload}")

    # Outbound Auth: 初回のみAPIキーを取得
    # 2回目以降は取得済みのキーを使い回す
    if not AZURE_API_KEY_FROM_CREDS_PROVIDER:
        print("Outbound Auth: Credential ProviderからAzure APIキーを取得中...")
        try:
            await need_api_key(api_key="")  # デコレーターが自動でキーを注入
            os.environ["AZURE_OPENAI_API_KEY"] = AZURE_API_KEY_FROM_CREDS_PROVIDER
            print("✅ Azure APIキーの設定完了！")
        except Exception as e:
            print(f"❌ APIキー取得エラー: {e}")
            raise

    # エージェントの初期化（初回のみ）
    # 毎回初期化すると遅いので、一度だけ初期化して使い回す
    if agent is None:
        print("Azure OpenAIモデルでエージェントを初期化中...")
        deployment_name = os.environ.get("AZURE_DEPLOYMENT_NAME", "gpt-4o-mini")
        model = f"azure/{deployment_name}"  # LiteLLMの形式に合わせる
        print(f"使用するモデル: {model}")

        litellm_model = LiteLLMModel(
            model_id=model, 
            params={"max_tokens": 4096, "temperature": 0.7}
        )

        agent = Agent(
            model=litellm_model,
            tools=[calculator, weather],  # 計算と天気のツールを追加
            system_prompt="あなたは親切なアシスタントです。計算と天気の情報を提供できます。"
        )
        print("✅ エージェント初期化完了！")

    # ユーザー入力を処理
    user_input = payload.get("prompt", "こんにちは")
    print(f"ユーザー入力: {user_input}")

    try:
        # Azure OpenAIを使って応答を生成
        response = agent(user_input)
        result = response.message['content'][0]['text']
        print(f"エージェント応答: {result}")
        return result
    except Exception as e:
        print(f"❌ エージェント処理エラー: {e}")
        return f"エラーが発生しました: {str(e)}"

if __name__ == "__main__":
    app.run()

from bedrock_agentcore_starter_toolkit import Runtime
import os
from urllib.parse import urlencode
from dotenv import load_dotenv

def prepare_environment_variables():
    """Prepare all environment variables for the agent"""
    print("⚙️  環境変数を準備中...")

    # Prepare environment variables for the agent container
    env_vars = {
        # Azure OpenAI settings
        "AZURE_API_BASE": os.environ.get('AZURE_API_BASE', ''),
        "AZURE_API_VERSION": os.environ.get('AZURE_API_VERSION', '2025-01-01-preview'),
        "AZURE_DEPLOYMENT_NAME": os.environ.get('AZURE_DEPLOYMENT_NAME', 'gpt-4.1-mini'),
    }

    # Filter out empty values
    env_vars = {k: v for k, v in env_vars.items() if v}

    print(f"✅ 環境変数準備完了: {list(env_vars.keys())}")
    return env_vars

def deploy_agent():
    """Deploy agent with integrated environment variable management"""
    print("🚀 統合デプロイスクリプトを開始...")

    # Load .env file using python-dotenv
    print("📋 .envファイルを読み込み中...")
    if not load_dotenv():
        print("❌ .envファイルが見つかりません")
        return

    # Get required environment variables
    try:
        discovery_url = os.environ['DISCOVERY_URL']
        client_id = os.environ['CLIENT_ID']
        role_arn = os.environ['ROLE_ARN']
    except KeyError as e:
        print(f"❌ 必要な環境変数が設定されていません: {e}")
        return

    # Prepare environment variables for agent container
    env_vars = prepare_environment_variables()

    print("🔧 AgentCore Runtimeの設定中...")

    # AgentCore Runtimeの設定
    agentcore_runtime = Runtime()

    response = agentcore_runtime.configure(
        entrypoint="strands_full_auth_agent.py",
        execution_role=role_arn,
        auto_create_ecr=True,  # ECRリポジトリを自動作成
        requirements_file="requirements.txt",
        region="us-west-2",
        # エージェント名にハイフンは使えない！アンダースコアを使う
        agent_name=os.environ.get('AGENT_NAME', 'strands_full_auth_agent'),
        # Inbound Auth: Cognito認証の設定
        authorizer_configuration={
            "customJWTAuthorizer": {
                "discoveryUrl": discovery_url,
                "allowedClients": [client_id]
            }
        }
    )

    print("✅ 設定完了！デプロイ中...")

    # デプロイ実行（環境変数を注入）
    launch_result = agentcore_runtime.launch(env_vars=env_vars)

    print(f"✅ デプロイ完了！")
    print(f"   Agent ARN: {launch_result.agent_arn}")

    return agentcore_runtime

if __name__ == "__main__":
    deploy_agent()

python deploy_agent.py

🚀 統合デプロイスクリプトを開始...
📋 .envファイルを読み込み中...
⚙️  環境変数を準備中...
🔧 AgentCore Runtimeの設定中...
✅ 設定完了！デプロイ中...
✅ デプロイ完了！
   Agent ARN: arn:aws:bedrock-agentcore:us-west-2:123456789012:agent/...

arn:aws:bedrock-agentcore:us-west-2:XXXXXXXXXXXX:runtime/strands_full_auth_agent-abc123

https://bedrock-agentcore.us-west-2.amazonaws.com/runtimes/arn%3Aaws%3Abedrock-agentcore%3Aus-west-2%3AXXXXXXXXXXXX%3Aruntime%2Fstrands_full_auth_agent-abc123/invocations?qualifier=DEFAULT

python get_token.py && source .token_env

# トークン取得
python get_token.py && source .token_env

# エージェント呼び出し（URLのARN部分を適切にエンコード）
curl -X POST "https://bedrock-agentcore.us-west-2.amazonaws.com/runtimes/arn%3Aaws%3Abedrock-agentcore%3Aus-west-2%3AXXXXXXXXXXXX%3Aruntime%2Fstrands_full_auth_agent-{your-id}/invocations?qualifier=DEFAULT" \
  -H "Authorization: Bearer ${BEARER_TOKEN}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"prompt": "あなたはどんなAIですか？"}'

# 応答
"私は親切なアシスタントAIです。質問に答えたり、情報を提供したり、さまざまなサポートを行うことができます。天気の情報も提供できますので、何か知りたいことがあれば教えてくださいね。"

curl -X POST "https://bedrock-agentcore.us-west-2.amazonaws.com/runtimes/..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"prompt": "こんにちは"}'

# エラー応答
{"message":"Missing Authentication Token"}