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AgentCore Runtime のインタラクティブシェルで Kiro CLI を動かしてみた

AgentCore Runtime のインタラクティブシェルで Kiro CLI を動かしてみた

Amazon Bedrock AgentCore Runtime のインタラクティブシェル上で Kiro CLI を動かし、対話モード・デバイスコード認証・use_aws ツールの動作を確認しました。直接インストールする方法と、Dockerfile にプリインストールする方法の2パターンで検証しました。
Amazon Bedrock AgentCoreKiroKiro CLIAmazon BedrockAWS
2026.06.07

はじめに

前回の記事では、AgentCore Runtime のインタラクティブシェルに接続して microVM の中身を調査しました。

https://dev.classmethod.jp/articles/bedrock-agentcore-runtime-interactive-shell/

公式ブログで紹介されていたインタラクティブシェルのユースケースに Kiro が言及されており、今回は実際にインストールして動かしてみました。

https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2026/06/amazon-bedrock-agentcore-runtime/

前提条件

  • AgentCore Runtime が作成済みで agentcore exec --it でインタラクティブシェルに接続できる状態
  • Runtime の作成手順は前回記事を参照

パターンA: シェル内で直接インストール

インタラクティブシェルに接続

eval $(aws configure export-credentials --format env)

docker run --rm -it \
  -e AWS_ACCESS_KEY_ID \
  -e AWS_SECRET_ACCESS_KEY \
  -e AWS_SESSION_TOKEN \
  -e AWS_REGION=us-west-2 \
  node:20-slim sh -c "npm install -g @aws/agentcore 2>/dev/null && \
    agentcore exec --it --runtime arn:aws:bedrock-agentcore:us-west-2:123456789012:runtime/<RUNTIME_ID> --region us-west-2"

agentcore CLI を Docker 経由で実行しています。--region を明示すれば .bedrock_agentcore.yaml が不要なため、プロジェクトディレクトリのマウントも不要です。

Kiro CLI のインストール

シェル接続後、ARM64 バイナリを直接インストールします。

curl -fsSL https://cli.kiro.dev/install | KIRO_CLI_SKIP_SETUP=1 bash
export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"

[agentcore-runtime-user@localhost /]$ kiro-cli --version
kiro-cli 2.6.0

10秒ほどでインストールが完了しました。非 root ユーザー（agentcore-runtime-user）の $HOME/.local/bin に配置されます。

AWS CLI のインストール

Kiro CLI の use_aws ツールは内部で AWS CLI を呼び出すため、別途インストールが必要です。

curl -fsSL "https://awscli.amazonaws.com/awscli-exe-linux-aarch64.zip" -o /tmp/awscliv2.zip
unzip -q /tmp/awscliv2.zip -d /tmp
/tmp/aws/install --install-dir $HOME/.local/aws-cli --bin-dir $HOME/.local/bin
rm -rf /tmp/aws /tmp/awscliv2.zip

[agentcore-runtime-user@localhost /]$ aws --version
aws-cli/2.34.63 Python/3.14.5 Linux/6.1.161-18.298.amzn2023.aarch64 exe/aarch64.amzn.2023

認証方式

用途に応じて3つの方式から選べます。デバイスコード認証は IdC（IAM Identity Center）ログイン、残り2つは API キー方式です。

デバイスコード認証（インタラクティブシェルならでは）

kiro-cli login --use-device-flow

以下は、IAM Identity Center を用いた組織アカウントでのログイン例です。

✔ Select login method · Use with Your Organization
✔ Enter Start URL · https://d-XXXXXXXXXX.awsapps.com/start
✔ Enter Region · us-east-1
Confirm the following code in the browser
Code: RFFG-XXXX
Open this URL: https://d-XXXXXXXXXX.awsapps.com/start/#/device?user_code=RFFG-XXXX
Device authorized
Logged in successfully

詳細は下記記事を参照してください。

https://dev.classmethod.jp/articles/kiro-iam-identity-center-user-signin-setup-202605/

ターミナルに URL とコードが表示されるので、ローカル PC のブラウザーで URL を開いてコードを入力すれば認証が完了します。

KIRO_API_KEY 環境変数（ヘッドレス実行・自動化向き）

export KIRO_API_KEY="<YOUR_API_KEY>"

SSM Parameter Store → KIRO_API_KEY（チーム・運用向き）

export KIRO_API_KEY=$(aws ssm get-parameter \
  --name "/kiro/headless/api-key" \
  --with-decryption \
  --query 'Parameter.Value' \
  --output text \
  --region us-east-1)

今回は SSM パラメータを us-east-1 に作成していたため --region us-east-1 を指定しています。Runtime と同じ us-west-2 に作成する場合は読み替えてください。

execution_role に ssm:GetParameter を付与します。SecureString をカスタマー管理キーで暗号化している場合は、利用する KMS キーに対する kms:Decrypt も必要です。キーをシェルに直接書く必要がなく、チームでの運用に向いています。

ヘッドレスモードの動作確認

kiro-cli chat --no-interactive --trust-all-tools "What is 2+2? Answer in one word."

> Four.
 ▸ Credits: 0.02 • Time: 2s

対話モードの動作確認

kiro-cli chat

> What is 2+2? Answer in one word.
Four.
▸ Credits: 0.02 • Time: 2s
──────────────────────────────────────
> テスト
こんにちは！何かお手伝いできることはありますか？
▸ Credits: 0.02 • Time: 3s

対話モードも動作しました。

use_aws ツールの動作確認

use_aws ツールは MMDS（microVM Metadata Service）経由で取得した execution_role の認証情報を使って AWS API を呼び出します。

許可された操作（sts:GetCallerIdentity）

kiro-cli chat --no-interactive --trust-all-tools \
  "Run sts get-caller-identity using the use_aws tool"

Running aws cli command (using tool: aws):
Service name: sts
Operation name: get-caller-identity
Region: us-west-2
Label: STS Get Caller Identity in us-west-2 - Completed in 0.661s

| 項目 | 値 |
|------|-----|
| Account | 123456789012 |
| Arn | arn:aws:sts::123456789012:assumed-role/AgentCore-...-tUZS2JYNHvVd/BedrockAgentCore-... |

execution_role として動作していることが確認できました。

拒否された操作（ec2:DescribeRegions）

kiro-cli chat --no-interactive --trust-all-tools \
  "List the AWS regions using the use_aws tool with ec2 describe-regions"

● Execution failed after 0.770s:
aws: [ERROR]: An error occurred (UnauthorizedOperation) when calling the DescribeRegions operation:
You are not authorized to perform this operation.

execution_role に許可されていない操作は IAM で拒否されます。

パターンA の永続性について

シェル内で手動インストールしたツールは、Runtime の再デプロイで失われる可能性があります。

パターンB: Dockerfile にプリインストール

https://dev.classmethod.jp/articles/amazon-bedrock-agentcore-runtime-ai-hosting/

bedrock-agentcore-starter-toolkit の基本（agentcore configure → agentcore launch）は上記の記事で紹介しています。今回はカスタム Dockerfile で Kiro CLI と AWS CLI をプリインストールする応用例です。

ファイル構成

patternB/
├── agent.py                    — Strands エージェント（最小構成）
├── requirements.txt            — strands-agents, bedrock-agentcore
├── Dockerfile                  — Kiro CLI + AWS CLI プリインストール
├── .bedrock_agentcore.yaml     — Starter Toolkit 設定
└── .dockerignore

Dockerfile

ARM64 向けに Kiro CLI と AWS CLI v2 をプリインストールします。

FROM ghcr.io/astral-sh/uv:python3.12-bookworm-slim
WORKDIR /app

ENV UV_SYSTEM_PYTHON=1 UV_COMPILE_BYTECODE=1

RUN apt-get update -qq && \
    apt-get install -y -qq curl unzip && \
    apt-get clean && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# Kiro CLI
RUN curl -fsSL https://cli.kiro.dev/install | KIRO_CLI_SKIP_SETUP=1 bash && \
    cp /root/.local/bin/kiro-cli* /usr/local/bin/

# AWS CLI v2 (ARM64)
RUN curl -fsSL "https://awscli.amazonaws.com/awscli-exe-linux-aarch64.zip" -o /tmp/awscliv2.zip && \
    unzip -q /tmp/awscliv2.zip -d /tmp && \
    /tmp/aws/install && \
    rm -rf /tmp/aws /tmp/awscliv2.zip

COPY requirements.txt requirements.txt
RUN uv pip install -r requirements.txt
RUN uv pip install "aws-opentelemetry-distro>=0.10.1"

ENV AWS_REGION=us-west-2
ENV AWS_DEFAULT_REGION=us-west-2
ENV DOCKER_CONTAINER=1

EXPOSE 8080
EXPOSE 8000

COPY . .

CMD ["opentelemetry-instrument", "python", "-m", "agent"]

ポイントは KIRO_CLI_SKIP_SETUP=1 でインタラクティブなセットアップをスキップしていることです。ビルド後のバイナリを /usr/local/bin/ にコピーしてパスを通しています。

agent.py（最小構成）

from strands import Agent
from strands.models import BedrockModel
from bedrock_agentcore.runtime import BedrockAgentCoreApp

app = BedrockAgentCoreApp()

@app.entrypoint
async def entrypoint(payload):
    message = payload.get("prompt", "")
    model = BedrockModel(model_id="anthropic.claude-3-5-haiku-20241022-v1:0", region="us-west-2")
    agent = Agent(model=model)
    stream_messages = agent.stream_async(message)
    async for message in stream_messages:
        if "event" in message:
            yield message

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

Runtime のコンテナデプロイには HTTP エンドポイントを持つエージェントプロセスが必要なため、最小構成で配置しています。Kiro CLI はインタラクティブシェル側で利用します。

.bedrock_agentcore.yaml

agentcore configure を実行しなくても、このファイルを直接書けばデプロイできます。

.bedrock_agentcore.yaml（全文）
default_agent: agent
agents:
  agent:
    name: agent
    language: python
    entrypoint: agent.py
    deployment_type: container
    platform: linux/arm64
    container_runtime: none
    aws:
      execution_role_auto_create: true
      account: '123456789012'
      region: us-west-2
      ecr_auto_create: true
      network_configuration:
        network_mode: PUBLIC
      protocol_configuration:
        server_protocol: HTTP
      observability:
        enabled: true
    memory:
      mode: NO_MEMORY

デプロイ

eval $(aws configure export-credentials --format env)

docker run --rm \
  -e AWS_ACCESS_KEY_ID \
  -e AWS_SECRET_ACCESS_KEY \
  -e AWS_SESSION_TOKEN \
  -e AWS_REGION=us-west-2 \
  -e AGENTCORE_SUPPRESS_RECOMMENDATION=1 \
  -v "$(pwd)/patternB:/work" \
  -w /work \
  python:3.12-slim sh -c "
    pip install -q bedrock-agentcore-starter-toolkit &&
    agentcore launch
  "

agentcore launch は内部で CodeBuild を使い、ARM64 向けの Docker イメージをビルドして ECR にプッシュし、Runtime をデプロイします。今回は1分12秒で完了しました。ECR リポジトリ・IAM ロール・CodeBuild プロジェクトは全て自動作成されます。

動作確認

インタラクティブシェルに接続すると、追加インストール不要で Kiro CLI と AWS CLI が利用できます。認証はパターンAと同様に必要です。

$ agentcore exec --json --runtime arn:aws:bedrock-agentcore:us-west-2:123456789012:runtime/<RUNTIME_ID> "kiro-cli --version"
{"success":true,"exitCode":0,"stdout":"kiro-cli 2.6.0\n","stderr":""}

$ agentcore exec --json --runtime arn:aws:bedrock-agentcore:us-west-2:123456789012:runtime/<RUNTIME_ID> "aws --version"
{"success":true,"exitCode":0,"stdout":"aws-cli/2.34.63 Python/3.14.5 Linux/6.1.161-18.298.amzn2023.aarch64 exec-env/AWS_BedrockAgentCore_Runtime exe/aarch64.debian.12\n","stderr":""}

Lambda 版との比較

以前、Lambda で Kiro CLI を動かす記事を公開しました。

https://dev.classmethod.jp/articles/kiro-cli-headless-lambda-iam-use-aws/

Lambda 版は非対話モード・API キー認証専用です。PTY がないため対話モードは成立せず、実行中の CLI に人間が入って操作することもできません。AgentCore Runtime のインタラクティブシェルでは対話モード・デバイスコード認証が加わり、Kiro CLI のユースケースが広がります。

使い分けの目安

Lambda が向いているケース

  • 散発的な呼び出し（1日数回、イベントドリブン）
  • 15分以内で完了するタスク
  • CI/CD パイプラインへの組み込み

AgentCore Runtime が向いているケース

  • 対話モードで人間とやり取りしながら作業する
  • 15分を超える長時間タスク
  • I/O 待ちが多いワークロード（LLM 応答待ちの間は CPU 課金されない）
  • チームで同じ環境を共有したい

共通点

  • 使っていないときはコンピュート課金が発生しない（セッション終了後。ただし ECR・S3 等の周辺リソースは別途課金されます）
  • コールドスタートはどちらも発生する
  • ヘッドレスモード・use_aws・IAM 制御はどちらでも使える

料金の詳細は公式の料金ページを確認してください。

後片付け

# パターンA: CloudFormation スタック削除（Runtime + IAM ロール含む）
aws cloudformation delete-stack --stack-name AgentCore-StrandsShellTest-default --region us-west-2

# パターンB: Runtime 削除
aws bedrock-agentcore delete-runtime --runtime-id <RUNTIME_ID> --region us-west-2

# パターンB: ECR リポジトリ削除（starter-toolkit がデフォルトで作成する名前）
aws ecr delete-repository --repository-name bedrock-agentcore-agent --force --region us-west-2

# パターンB: CodeBuild プロジェクト削除
aws codebuild delete-project --name bedrock-agentcore-agent-builder --region us-west-2

# パターンB: CodeBuild ソースバケット削除
aws s3 rb s3://bedrock-agentcore-codebuild-sources-123456789012-us-west-2 --force

# パターンB: IAM ロール削除（ポリシーをデタッチしてから削除）
ROLE_NAME="AmazonBedrockAgentCoreSDKRuntime-us-west-2-<SUFFIX>"
aws iam list-attached-role-policies --role-name $ROLE_NAME --query 'AttachedPolicies[].PolicyArn' --output text \
  | xargs -n1 aws iam detach-role-policy --role-name $ROLE_NAME --policy-arn
aws iam delete-role --role-name $ROLE_NAME

ROLE_NAME="AmazonBedrockAgentCoreSDKCodeBuild-us-west-2-<SUFFIX>"
aws iam list-attached-role-policies --role-name $ROLE_NAME --query 'AttachedPolicies[].PolicyArn' --output text \
  | xargs -n1 aws iam detach-role-policy --role-name $ROLE_NAME --policy-arn
aws iam delete-role --role-name $ROLE_NAME

# SSM パラメータを作成した場合
aws ssm delete-parameter --name "/kiro/headless/api-key" --region us-east-1

まとめ

AgentCore Runtime のインタラクティブシェルで Kiro CLI を動かしてみました。Lambda 版では PTY がないため使えなかった対話モードと、通常の CLI ログインフローとして扱えなかったデバイスコード認証が、インタラクティブシェルでは自然に動作しました。use_aws ツールも execution_role の権限で機能し、IAM による権限制御も確認できました。

一時的な検証ならパターンAの直接インストール、継続利用ならパターンBの Dockerfile へのプリインストールが向いています。今回は基本動作を確認できたので、次はより実践的なユースケースでの活用方法を検証してみたいと思います。

参考リンク

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