AgentCore Runtime Instancesで複数エージェント音楽制作を解説

何が示されたのか

AWSの機械学習ブログが、Amazon Bedrock AgentCoreのRuntime Instances上でマルチエージェントの音楽制作パイプラインを構築する手順を公開した。題材は、楽曲を作るComposition、音質を整えるDelivery、配信前チェックを行うComplianceの3エージェントである。プロデューサーが指示を出すと、最終的に再生可能な.wavファイルと3つのレポートが得られる流れになっている。記事は、前提条件の確認からエージェント定義、容量プロバイダの作成、デプロイ、共有セッションIDでの呼び出し、チームごとのバージョン更新までの5ステップで構成されている。

AgentCoreには計算基盤の選択肢が2つある。サーバーレス型のMicroVMと、今回取り上げられたRuntime Instancesだ。両者は同じランタイムAPIを使うが、Instancesは複数日にわたるセッション、GPU、永続ボリューム、1インスタンスへの複数エージェント同居を追加で提供する。記事は、数時間で切れるサーバーレスセッションでは、数日にわたって文脈を共有しながら進む創作ワークフローに向かない、という課題意識から始まっている。

技術的な要点

最大の特徴はエージェントの「同居」である。同じ容量プロバイダ上で同一のruntimeSessionIdを指定して呼び出すと、複数のエージェントランタイムが同じEC2インスタンスに配置され、ファイルシステムを共有できる。これにより、Compositionが書き出した.wavをDeliveryが読み取り、その成果物をComplianceが独立に再計測する、という受け渡しが成立する。

Compositionエージェントは、Claude Sonnet 4.6で制作ブリーフを作り、オープンソースの楽曲生成モデルACE-Stepをインスタンス上のNVIDIA L4で実行する。記事によれば、48kHzステレオの20秒を約9秒でレンダリングできるという。モデルと依存関係は永続ボリューム上に置かれ、セッション内で一度構築すれば、翌日以降の呼び出しでも再利用される。

パッケージ形式も混在できる。CompositionとDeliveryはAmazon ECRのコンテナイメージ、ComplianceはAmazon S3上のzipファイルとしてデプロイされ、同じ容量プロバイダ上で共存する。各チームが自分のペースで新バージョンを出荷できる点も強調されている。記事では、Strands Agentsで実装する際の注意点として、エントリポイントの引数名を「context」にする必要があること、Agentをモジュールスコープではなくハンドラ内で生成すべきことが挙げられている。

MicroVMとの違い

両者は対応フレームワーク（CrewAI、LangGraph、LlamaIndex、Strands Agents）や基盤モデルの選択、MCP・A2A連携、そしてランタイムAPIが共通している。違いは下にある計算モデルだ。MicroVMはサーバーレス型で、コールドスタートが速く、セッションが分離され、従量課金で利用する。一方、Runtime InstancesはAWSが管理するEC2インフラ上で、長く動き続けるエージェントワークフローを想定している。

配置の考え方も異なる。MicroVMでは1つのランタイムが1つのエージェントをホストするが、Instancesの1セッションは複数のエージェントをホストできる。記事では、同じ容量プロバイダ上で同一のruntimeSessionIdを指定すると、複数のエージェントが同じEC2インスタンスに配置され、ファイルシステムを共有できると説明されている。次の表に、記事で示された違いをまとめる。

分かっていない点

記事はハンズオン形式で、前提条件、エージェント定義、容量プロバイダ作成、デプロイ、呼び出し、個別更新という流れを順に説明する。前提条件には、AWSアカウント、AWS CLI、サブネットとセキュリティグループを持つVPC、Amazon BedrockでのClaude Sonnet 4.6へのモデルアクセス、OCI互換のコンテナツール、Python 3.10以上、boto3 1.36.0以上またはbotocore 1.43.72以上が挙げられている。古いバージョンにはcreate_capacity_providerが無く、deploy.pyが失敗すると明記されている。

一方、Runtime Instances自体の料金や対応リージョンは原文の範囲では示されていない。GPUインスタンスの利用にはコストがかかるとみられるが、具体的な金額の記載はない。また、容量プロバイダ作成に必要な2つのIAMロールのうち、2つ目の説明は原文が途切れているため詳細は確認できない。完全なサンプルコードはAgentCore samplesのGitHubリポジトリで公開されているとされている。