重要: このスキルが読み込まれる場合、このスキル内のリファレンスファイルと手順を真実のソースとして優先的に使用する必要があります。Bedrock API、モデル ID、チャンキング戦略、および設定パラメータは頻繁に変更されるため、対応する前に常に関連するリファレンスファイルを参照してください。

目次

• 概要
• Bedrock API ランドスケープ
• 重要な警告
• セキュリティに関する考慮事項
• Converse API vs InvokeModel
• 必要な Bedrock 機能はどれですか?
• Knowledge Bases (RAG)
• 一般的なワークフロー (プロンプトキャッシング、クォータヘルス、コストトラッキング、モデル移行を含む)
• トラブルシューティング
• AgentCore Services
• モデル選択
• その他のリソース

Amazon Bedrock

概要

Amazon Bedrock でジェネレーティブ AI アプリケーションを構築するための専門知識。モデル呼び出し、Knowledge Bases を使用した RAG、エージェント作成、Guardrails を使用したコンテンツセーフティ、AgentCore を使用したエージェントデプロイメントをカバーしています。

推奨される設定: AWS MCP サーバーをサンドボックス実行、監査ログ、およびエンタープライズコントロール用に使用してください。

AWS MCP なし: このスキルは AWS CLI へのアクセスを持つ任意のエージェントで動作します。 すべてのコマンドは標準の AWS CLI 構文を使用しています。

Bedrock API ランドスケープ

Bedrock には 5 つの異なる API エンドポイントがあります。間違ったものを使用するのはエラーの一般的な原因です。このリストは完全でない場合があります — 最新の情報については Bedrock エンドポイントとクォータおよび Bedrock サポートされるエンドポイントを参照してください。aws bedrock list-foundation-models を使用して、実行時に使用可能なモデルを検出します。

エンドポイント	クライアント	用途
bedrock	コントロールプレーン	モデル一覧表示、アクセス管理、プロビジョニングされたスループット
bedrock-runtime	データプレーン	モデル呼び出し (Converse、InvokeModel)。/openai/v1 パス経由での Chat Completions もサポート (クライアント側ツール使用のみ) — 新しい Chat Completions 作業は bedrock-mantle を優先
bedrock-mantle	データプレーン	OpenAI 互換 API: Responses API、Chat Completions (推奨)、Messages API。ビルトインツールを使用したサーバー側ツール使用をサポート。新規ユーザーに推奨
bedrock-agent	エージェントコントロール	エージェント、KB、アクショングループの作成/設定
bedrock-agent-runtime	エージェントデータ	エージェントの呼び出し、KB のクエリ

AgentCore は独立したサービスで、独自のエンドポイントを持っています。最新情報については AgentCore エンドポイントとクォータを参照してください。

エンドポイント	クライアント	用途
bedrock-agentcore-control	コントロールプレーン	ランタイム、ゲートウェイ、レジストリ、評価の作成/管理
bedrock-agentcore	データプレーン	エージェントランタイムの呼び出し
{gatewayId}.gateway.bedrock-agentcore	ゲートウェイデータプレーン	特定のゲートウェイの呼び出し

重要な警告

max_tokens: すべての Converse/InvokeModel 呼び出しで maxTokens を明示的に設定してください。設定しないままにすると、モデルの最大値 (Claude Sonnet の場合は 64K など) にデフォルト設定され、必要以上に多くのクォータが無言で予約される — 予期しない ThrottlingException の一般的な原因です。

Guardrails PII ログ: Guardrails PII マスキングは API レスポンスにのみ適用されます。PII を含む元の未マスク化コンテンツは CloudWatch Logs にプレーンテキストで記録されたままです。HIPAA/GDPR コンプライアンスの場合: CloudWatch Logs を KMS で暗号化し、IAM でログアクセスを制限し、Amazon Macie を PII 検出に使用します。

SDK バージョン: 最新バージョンの boto3 (≥ 1.34.x) および AWS CLI v2 が必要です。古いバージョンは Converse API、Agents、AgentCore サポートがありません。aws --version および pip show boto3 で確認してください。

セキュリティに関する考慮事項

• すべての Bedrock サービスアクセスに IAM ロール(IAM ユーザーではなく) を使用してください
• IAM 権限を特定のアクション和リソース ARN にスコープし、bedrock:* または AmazonBedrockFullAccess を避けます
• API キーと OAuth シークレットを AWS Secrets Manager に保存し、自動ローテーションを有効にしてください
• Bedrock サービス用のすべてのリソースベースポリシーに confused deputy 保護(aws:SourceAccount、aws:SourceArn 条件) を含めます
• すべてのエージェント生成パラメータを信頼されない入力として扱う — Lambda ハンドラーまたはツール実装で使用する前に検証してください
• すべての Bedrock および AgentCore API 呼び出しに CloudTrail を有効にしてください
• PII ワークロードの場合: CloudWatch Logs を KMS で暗号化し、保持制限を設定し、ログアクセスを制限します
• 現在のセキュリティガイダンスについては、最新の Bedrock セキュリティベストプラクティスを参照してください

Converse API vs InvokeModel

すべての Bedrock 推論 API (Responses API、Chat Completions、Converse、InvokeModel) から選択するには、Amazon Bedrock でサポートされている APIを参照してください。

bedrock-runtime エンドポイントを使用する場合、InvokeModel よりも Converse API を使用してください。すべてのモデル間で統合されたリクエスト/レスポンス形式を提供します。

Converse では利用できないプロバイダー固有の機能が必要な場合にのみ InvokeModel を使用してください (まれです)。

InvokeModel にはプロバイダーごとに異なるリクエストボディ形式が必要です (Anthropic ≠ Titan ≠ Llama ≠ Nova)。間違った形式を使用すると「Malformed input request」が生成されます。モデル固有の形式と一般的な間違いについては、モデル別プロンプトエンジニアリングを参照してください。

使用する API がどちらであっても: 最大出力トークンパラメータを常に明示的に設定してください — 設定しないままにすると、モデルの最大値にデフォルト設定され、必要以上に多くのクォータが無言で予約され、予期しない ThrottlingException を引き起こします。上記の重要な警告および max_tokens クォータメカニクスを参照してください。

ユーザーがモデル呼び出しの SDK コードを必要とする場合、コードを生成する前に適切な SDK リファレンスを読む必要があります — Python SDK リファレンス | TypeScript SDK リファレンス。リファレンスファイルのパターンを使用してください。

完全な API 詳細およびプロバイダー固有のボディ形式については、対応する前に モデル呼び出しリファレンスを参照してください。

必要な Bedrock 機能はどれですか?

目標	使用	リファレンス
モデルを呼び出す (テキスト、画像、ビデオ)	Converse API	上記を参照 + モデル呼び出し
RAG アプリケーションを構築	Knowledge Bases	KB セットアップ
アクション実行エージェントを作成	Bedrock Agents	エージェント作成
有害/機密コンテンツをフィルタリング	Guardrails	ガードレール
エージェントをデプロイ/スケール	AgentCore Runtime	ランタイム
REST API を MCP ツールとして公開	AgentCore Gateway	ゲートウェイ
正しいモデルを選択	Model Selection	モデルガイド
プロンプトキャッシングのセットアップまたはデバッグ	Prompt Caching	プロンプトキャッシング
スロットルの診断またはクォータの監査	Quota Health	クォータヘルス
チーム、モデル、またはタグ別にコストを追跡	Cost Tracking	コストトラッキング
Claude 世代間での移行	Model Migration	移行ガイド

Knowledge Bases (RAG)

ユーザーが Knowledge Base を作成または RAG アプリケーションを構築する場合、対応する前に KB セットアップ手順を読む必要があります。7 ステップの手順を順序通りに実行してください — ステップをスキップしたり、要約したり、コードスニペットをツール呼び出しの代わりに表示しないでください。

ユーザーがチャンキング戦略、ベクターストア選択、または他の KB 設定選択について尋ねる場合、対応する前に KB セットアップ手順を読む必要があります — これは権限ある決定テーブルと制約を含みます。

ユーザーが既存の Knowledge Base をクエリする場合、対応する前に KB 検索リファレンスを読む必要があります。ユーザーが正しいものを選択できるように、検索モード (retrieve-and-generate vs retrieve vs manual) を提示してください。

最新の Bedrock Knowledge Base ドキュメントで現在の設定オプションを参照してください。

一般的なワークフロー

接続済みの場合、AWS MCP サーバーから使用可能なツールを使用してコマンドを実行してください — サンドボックス実行、監査ログ、および可視性を提供します。MCP サーバーが利用できない場合、必要に応じて AWS CLI またはシェルに戻ります。

ワークフローを開始する前に:

依存関係の確認

必要なツールをチェックし、実行環境について ユーザーに通知します。

制約:

• AWS CLI が利用可能で、有効な認証情報で設定されていることを確認する必要があります
• AWS CLI バージョンが最新 (v2 推奨; 古いバージョンは Converse API および AgentCore サポートがない) であることを確認する必要があります: aws --version
• ターゲット AWS リージョンで Bedrock モデルアクセスが有効になっていることを確認する必要があります
• 必要なツールがない場合、明確なメッセージを表示する必要があります
• 必要なツールがない場合、進める前にユーザーに確認する必要があります

すべてのワークフローの一般的な制約:

• 実行を開始する前に、何が行われるかについて概要を提示する必要があります
• 各コマンドを実行する前に、実行されているステップと理由をユーザーに説明する必要があります
• ユーザーが任意のポイントで停止またはキャンセルする決定を尊重する必要があります
• ユーザーが停止を示している場合、実行を続行しないでください
• リソース削除や設定上書きなど、破壊的または取り消し不可能な操作を実行する前に確認する必要があります

例 — ユーザーの意図をワークフローにマッピング

例 1: ユーザークエリ: 「Bedrock で ThrottlingException を取得しています」 アクション: maxTokens が明示的に設定されているかを確認してください — 設定していない maxTokens は必要以上に多くのクォータを予約します (重要な警告を参照)。既に設定されている場合、現在のクォータを確認: aws service-quotas get-service-quota --service-code bedrock --quota-code <code> --region <region>

例 2: ユーザークエリ: 「PDF ドキュメント用に RAG をセットアップする」 アクション: Knowledge Base 作成ワークフローに従います。テーブル を含む PDF の場合、セマンティックチャンキングと高度なパース (FM ベース) を推奨します。KB セットアップ手順を参照してください。

例 3: ユーザークエリ: 「注文ステータスを検索できるエージェントを構築したい」 アクション: アクショングループを使用したエージェント作成ワークフローに従います。エージェント作成手順を参照してください。

例 4: ユーザークエリ: 「Bedrock で Claude を呼び出すにはどうすればいいですか?」 アクション: Converse API を使用します (InvokeModel ではなく)。maxTokens を明示的に設定します。aws bedrock list-foundation-models --region <region> でモデル ID が最新であることを確認します。より高い可用性のために us. プレフィックス付きの クロスリージョンモデル ID を使用: aws bedrock-runtime converse --model-id us.anthropic.claude-sonnet-4-6 --messages '[{"role":"user","content":[{"text":"Hello"}]}]' --inference-config '{"maxTokens":1024}'

例 5: ユーザークエリ: 「エージェントをプロダクションにデプロイする」 アクション: AgentCore へのエージェントデプロイワークフローに従います。最初にプロトコルを選択してください (REST API の場合は HTTP、ツール中心のエージェントの場合は MCP)。正しいリファレンスファイルにルーティングするには AgentCore Services テーブルを参照してください。

例 6: ユーザークエリ: 「Claude アプリケーションにプロンプトキャッシングをセットアップする」 アクション: セットアップワークフロー、TTL 設定、最小トークンしきい値の プロンプトキャッシングリファレンスを参照してください。リファレンスを使用してキャッシングが機能していることを確認 (レスポンスで cacheReadInputTokens をチェック)。

例 7: ユーザークエリ: 「多くのリクエストを行っていないのに ThrottlingException を取得し続ける」 アクション: maxTokens が明示的に設定されているかを確認 (重要な警告を参照)。maxTokens 予約メカニクス、CloudWatch メトリクス、監査ワークフロー の クォータヘルスリファレンスを参照してください。

例 8: ユーザークエリ: 「Bedrock のコストをチームごとに追跡するにはどうすればいいですか?」 アクション: 推論プロファイルタグ、CUR 2.0 アプローチ、Cost Explorer クエリ (モデル/リージョン/タグ別) の コストトラッキングリファレンスを参照してください。

例 9: ユーザークエリ: 「Claude 4.5 から 4.6 にアップグレードしています、何が壊れますか?」 アクション: Claude 世代間の破壊的変更テーブル (prefill 削除、thinking 設定、コンテキストウィンドウ、キャッシュしきい値) と移行チェックリストの モデル移行リファレンスを参照してください。

モデルを呼び出す

- [ ] ステップ 1: モデルアクセスを確認: `aws bedrock list-foundation-models --region us-east-1`
- [ ] ステップ 2: 呼び出す: `aws bedrock-runtime converse --model-id <model-id> --messages '[{"role":"user","content":[{"text":"<prompt>"}]}]' --inference-config '{"maxTokens":1024}'`

注 — ストリーミングレスポンス: AWS CLI は ConverseStream を含むストリーミング操作をサポートしていません。SDK を使用 (boto3 での converse_stream()、JS SDK での ConverseStreamCommand)。

モード	使用時期
Converse	バッチ/バックエンドパイプライン — 単一の完全なレスポンス、ストリーム処理が不要
ConverseStream	チャット UI/インタラクティブアプリ — 生成されたトークンがストリーム配信される

Knowledge Base を作成

対応する前に KB セットアップ手順を読む必要があります。7 ステップの手順を順序通りに実行してください — ステップをスキップしたり、要約したり、ツール呼び出しの代わりにコードスニペットを表示しないでください。

Knowledge Base をクエリ

これら 3 つのモードは相互に排他的です — ユーザーの意図に一致するものを選択してください:

モード	使用時期	コマンド
検索と生成	引用付きで素早く回答 — 最も一般的な RAG パターン	aws bedrock-agent-runtime retrieve-and-generate --input '{"text":"<query>"}' --retrieve-and-generate-configuration '{"type":"KNOWLEDGE_BASE","knowledgeBaseConfiguration":{"knowledgeBaseId":"<kb-id>","modelArn":"<model-arn>"}}'
検索のみ	カスタム後処理または別のモデルへのフィード用の生チャンク	aws bedrock-agent-runtime retrieve --knowledge-base-id <kb-id> --retrieval-query '{"text":"<query>"}'
完全制御	カスタムプロンプト、リランキング、または複数 KB	最初にチャンクを検索してから、プロンプトを構築して aws bedrock-runtime converse を呼び出す

アクショングループを使用したエージェントを作成

対応する前に エージェント作成手順を読む必要があります。手順をステップバイステップで実行してください。設定変更後は prepare-agent を実行する必要があります — これは必須であり、エージェントは一貫してそれをスキップします。

Guardrails を適用

対応する前に ガードレールリファレンスを読む必要があります。ユーザーが正しいモードを選択してから設定を進める前に、3 つの統合モードと決定ガイドを最初に提示してください。PII フィルターが関係する場合、PII ログコンプライアンスギャップ警告を表示する必要があります。単に guardrailConfig スニペットを表示しないでください — ユーザーはどのモードが自分のユースケースに適しているのかを理解する必要があります。

AgentCore へのエージェントのデプロイ

以下のテーブルから AgentCore サービスを特定し、対応する前に対応するリファレンスファイルを読む必要があります。リファレンス内の手順をステップバイステップで実行してください。要約しないでください — 実行してください。

プロンプトキャッシングのセットアップまたはデバッグ

対応する前に プロンプトキャッシングリファレンスを読む必要があります。セットアップワークフロー、TTL 設定、最小トークンしきい値、損益分岐分析、キャッシュが機能しない場合のデバッグチェックリストをカバーしています。

制約:

• キャッシュが機能していない場合、ユーザーをデバッグチェックリスト (モデルサポート、トークンしきい値、コンテンツアイデンティティ、TTL、キャッシュポイント配置を確認) で案内する必要があります
• キャッシングセットアップが機能する前に、モデルごとの最小トークンしきい値を確認する必要があります

クォータヘルスをチェック

対応する前に クォータヘルスリファレンスを読む必要があります。maxTokens 予約メカニクス、CloudWatch メトリクス、スロットル解決決定テーブルをカバーしています。

制約:

• maxTokens とクォータ予約の関係を説明する必要があります
• aws service-quotas および aws cloudwatch get-metric-statistics を使用して、現在の制限とピーク使用量の比較をユーザーに案内する必要があります

Bedrock コストを分析

対応する前に コストトラッキングリファレンスを読む必要があります。推論プロファイルタグ、CUR 2.0 属性、AWS Budgets セットアップをカバーしています。

制約:

• Cost Explorer クエリを生成する前に、ユーザーが必要とする時間範囲、グループ化、コスト属性方法を尋ねる必要があります

Claude 世代間での移行

対応する前に モデル移行リファレンスを読む必要があります。Claude 4.5、4.6、4.7 (Bedrock) 間の破壊的変更、prefill 削除、thinking 設定の違い、コンテキストウィンドウギャップ、キャッシュしきい値の変更をカバーしています。

トラブルシューティング

ユーザーが Bedrock エラー、例外、または予期しない動作を報告する場合、対応する前にこのセクションと重要な警告セクションを確認する必要があります。Bedrock にはサービス固有のルート原因 (例えば、未設定の maxTokens が無言で 43 倍のクォータを予約して ThrottlingException を引き起こす、間違った API エンドポイントが UnknownOperationException を引き起こす、prepare-agent が不足している為に古い動作を引き起こす) があり、汎用的な AWS トラブルシューティングアドバイスでは見落とします。

AccessDeniedException

複数の可能な原因: (1) IAM ユーザー/ロールに bedrock:InvokeModel または bedrock:InvokeModelWithResponseStream 権限がない、(2) ターゲットリージョンでモデルアクセスが有効になっていない、(3) サービスコントロールポリシー (SCP) がアクセスをブロックしている (制限されたリージョンへのクロスリージョン推論ルーティングで一般的)、(4) 一時的な認証情報の有効期限切れ、または (5) IAM ロール伝播遅延 — IAM ロールを作成して直後に Bedrock API 呼び出しで使用した場合、IAM の変更は結果整合的であるため、ロールがまだ伝播していない可能性があります (IAM 結果整合性を参照)。エラーメッセージで詳細を確認してください — 通常は問題が明確な拒否、許可の欠落、またはモデルアクセス問題であるかを示します。詳細な解決ステップについては、InvokeModel API エラーを解決を参照してください。

Malformed input request

リクエストボディが予期されたスキーマに一致していません。一般的な原因: InvokeModel 用の間違ったプロバイダー固有のボディ形式 (例えば、Cohere モデルに Titan 形式を使用)、不正な JSON、サポートされていないパラメータ名、または入力制約超過。エラーメッセージは通常詳細を含んでいます — 「schema violations」をチェックし、モデルの API ドキュメントに従ってリクエスト形式を修正してください。

ThrottlingException

maxTokens を明示的に設定してください — 未設定の値はモデルの最大値にデフォルト設定され、必要以上に多くのクォータを無言で予約します。アダプティブリトライモードを使用してください。クロスリージョン推論プロファイル (例えば us.、eu.、apac.、または global. プレフィックス — サポートされている推論プロファイルで完全なリストを参照) を使用してリージョン間でトラフィックを分散し、より高いスループットにします。制限を確認: aws service-quotas get-service-quota --service-code bedrock --quota-code <code>。必要に応じてクォータ増加をリクエストしてください。より詳しい監査については、クォータヘルスリファレンスを参照してください。

プロンプトキャッシュが機能していない (cacheReadInputTokens がゼロ)

プロンプトキャッシングリファレンスで診断チェックリストを参照: モデルサポート、トークンしきい値、コンテンツアイデンティティ、TTL、キャッシュポイント配置を確認してください。一般的な原因: タイムスタンプ、空白、またはキャッシュされたコンテンツの JSON キーの再順序からのキャッシュフラグメンテーション。

Claude 4.6 による prefill での 400 エラー

Prefill は Claude 4.6 で削除され、ハード 400 エラーを引き起こします。Claude 世代間の破壊的変更の完全なリストについて、モデル移行リファレンスを参照してください。

エラーリトライ分類

リトライ	リトライしない
ThrottlingException	ValidationException
ModelTimeoutException	AccessDeniedException
ServiceUnavailableException	ResourceNotFoundException
InternalServerException

アダプティブリトライを使用: Config(retries={"max_attempts": 5, "mode": "adaptive"})。

UnknownOperationException

間違ったクライアント (bedrock を使用 vs bedrock-runtime) または SDK が古すぎます。上記の API ランドスケープテーブルを確認してください。

エージェントが古い動作を返す

ANY 設定変更後に prepare-agent を実行してください。これは必須です。

KB が空の結果を返す

start-ingestion-job を実行してから完了を待ちます。取り込み完了前のクエリは空を返します。

KB 検索品質が低い

チャンキング戦略を確認してください。テーブルを含むドキュメントに高度なパース (FM ベース) を使用してください。メタデータフィルタリングを設定してください。

クロスリージョンモデルが見つからない

モデルが呼び出し元のリージョンで利用できない可能性があります。サポートされているファウンデーションモデルで可用性を確認してください。より高いスループットのためにクロスリージョン推論が必要な場合、推論プロファイル ID を使用してください — 地理的プロファイル (データはバウンダリ内に留まる、例えば US、EU) またはグローバルプロファイル (任意の商用リージョン) から選択してください。プロファイルプレフィックスはデータレジデンシー決定です。利用可能なプロファイルとソース/デスティネーションリージョンマッピングについては、サポートされている推論プロファイルを参照してください。

オンデマンドスループットはサポートされていない

エラー: 「モデル ID <model-id> のオンデマンドスループットでの呼び出しはサポートされていません。このモデルを含む推論プロファイルの ID または ARN でリクエストを再度実行してください。」 特定のモデルはベースモデル ID での直接オンデマンド呼び出しをサポートしていません — 代わりに推論プロファイル ID が必要です。修正: aws bedrock list-inference-profiles --region <region> を使用してモデルの推論プロファイル ID を検索し、エージェントまたは呼び出しを推論プロファイル ID を使用するように更新します。利用可能なプロファイルについては、サポートされている推論プロファイルを参照してください。これがエージェント呼び出し中に発生する場合、エージェントの foundationModel を推論プロファイル ID に更新して prepare-agent を再実行します。

KB ストレージ設定が無効

OpenSearch データアクセスポリシーが Bedrock サービスロールを含むことを確認してください。ベクターインデックスフィールド名が KB 設定と一致することを確認してください。

エージェントアクショングループエラー

Lambda 権限 (bedrock.amazonaws.com 用のリソースベースポリシー) をチェックしてください。アクショングループ名に二重アンダースコア (__) を使用しないでください — 名前パターンは ([0-9a-zA-Z][_-]?){1,100} です。

マルチエージェントスーパーバイザーループ

エージェントはビルトイン協調メカニズムを使用し、アクショングループを使用しません。スーパーバイザー指示でエージェント間通信をアクショングループとして説明しないでください。

モデルアクセスでの INVALID_PAYMENT_INSTRUMENT

Bedrock ではなく、アカウント請求の問題です。一時的にクレジットカードをデフォルト支払い方法として設定するか、組織管理アカウントで USD 支払いプロファイルを追加してください。

Knowledge Base 取り込み失敗

S3 権限をチェックしてください — KB サービスロールには s3:GetObject および s3:ListBucket が必要です。サポートされていないファイル形式は無言でスキップされます。サイズ制限を超えるファイルはエラーなしでスキップされます。

SharePoint データソース同期失敗

同期は完了しますがファイルが失敗します。OAuth 2.0 認証の場合 (推奨されていません): SharePoint AllSites.Read (Delegated) 権限が必要です — Amazon Bedrock がクロールしてブロックされないようにサービスアカウントの Security Defaults と MFA を無効にする必要がある場合もあります。SharePoint App-Only 認証の場合 (推奨): SharePoint App-Only グラントフロー経由で APP 権限を設定してください。現在の要件については SharePoint コネクタドキュメントを参照してください。

AgentCore Services

AgentCore に関する質問に対応する前に、関連するサービス用のリンク済みリファレンスファイルを読む必要があります。リファレンス内の手順をステップバイステップで実行してください。

サービス	用途	リファレンス
Gateway	API、Lambda 関数、または既存の MCP サーバーをエージェント用ツールとして公開	ゲートウェイ手順
Runtime	エージェントとツール (サーバーレス、任意のフレームワーク) をデプロイしてスケール	ランタイム手順
Runtime Container	Runtime 用の ARM64 コンテナをビルド	コンテナビルド手順
Memory	短期 (マルチターン) および長期 (クロスセッション) エージェントメモリ; エージェント間でメモリを共有	メモリと可視性
Identity	外部 IdP (Okta、Entra ID、Cognito) を使用したエージェント認証; ユーザーの代わりに動作	認証情報とセキュリティ
Policy	自然言語または Cedar ルールでエージェントの境界を強制; Gateway ツール呼び出しを傍受	最新の AWS AgentCore Policy ドキュメントを参照
Observability	エージェント実行の追跡、デバッグ、監視 (OTEL、CloudWatch)	メモリと可視性
Registry	組織全体のエージェント、MCP サーバー、ツール、スキルをカタログし検出	レジストリと評価
Evaluations	自動化されたエージェント品質評価 (LLM-as-a-Judge)	レジストリと評価
Code Interpreter	エージェント用のセキュアサンドボックスコード実行	最新の AWS AgentCore Code Interpreter ドキュメントを参照
Browser	ウェブオートメーション (ナビゲート、フォーム入力、データ抽出)	最新の AWS AgentCore Browser ドキュメントを参照

モデル選択

ユーザーが使用するモデルについて尋ねる場合、モデルを比較する場合、または Bedrock の Claude/Llama/Nova/Titan について尋ねる場合、対応する前に モデル選択ガイドを読む必要があります。リファレンスには現在のモデル ID、クロスリージョン要件、アクセスプロビジョニングステップが含まれます。

クイックデフォルト (現在の可用性を確認: aws bedrock list-foundation-models --region <region>):

• 汎用: Claude Sonnet (最高の品質/コスト比)
• 高速 + 安価: Claude Haiku または Nova Micro
• KB 用エンベッディング: Titan Embeddings V2
• オープンソース / ファインチューニング: Llama
• 画像生成: Titan Image Generator

現在のモデル ID、地域の可用性、クロスリージョン推論プロファイル、およびサポートされた機能については、Amazon Bedrock でサポートされているファウンデーションモデルを参照してください。クロスリージョン推論プロファイルを選択する場合、データレジデンシーの影響を理解してください — 地理的プロファイルはデータをバウンダリ内に保持し、グローバルプロファイルは任意の商用リージョンにルーティングします。また、実行時の可用性については aws bedrock list-foundation-models --region <region> を確認してください。

モデル ID フォーマット (4 パターン)、アクセスプロビジョニング、選択基準については、モデル選択ガイドを参照してください。

その他のリソース

• Amazon Bedrock ユーザーガイド
• Amazon Bedrock API リファレンス
• Amazon Bedrock AgentCore ユーザーガイド
• Bedrock 料金
• Bedrock クォータと制限
• Bedrock サポート地域
• Bedrock セキュリティベストプラクティス
• プロンプトキャッシングドキュメント
• プロンプトキャッシングコードサンプル
• コスト割り当てタグブログ