Amazon Bedrock AgentCoreによるセキュアなクロスカウント知識ベース連携の深化
クロスカウント知識ベース連携の課題とBedrock AgentCoreの解決策
現代のエンタープライズアーキテクチャでは、セキュリティ、コンプライアンス、または組織構造上の理由から、AIエージェントとそれが利用する知識ベースが異なるAWSアカウントに分散して配置されることが一般的です。しかし、このクロスカウントな分離は、AIエージェントがガバナンスされた知識ベースにアクセスする際の統合課題を引き起こします。特に、Amazon Bedrock AgentCoreを使用してエージェントをデプロイする際、エージェントが別のAWSアカウントでホストされているAmazon Bedrock Knowledge Basesにアクセスする必要がある場合に課題が生じます。
この課題の中心には、Amazon Bedrock Knowledge Basesのリソースポリシーが Retrieve および GetDocumentContent アクションをサポートしているものの、生成された回答を返す RetrieveAndGenerate アクションを直接サポートしていないという制限があります。これにより、エージェントが知識ベースから直接質問と回答の生成を行う場合に、追加のメカニズムが必要となります。Amazon Bedrock AgentCoreは、この制約を克服するために、ナレッジベースのアカウント内で狭くスコープされたAWS Identity and Access Management (IAM) ロールを引き受けることで、RetrieveAndGenerate APIを呼び出すソリューションを提供します。このアプローチにより、ソースデータをコピーすることなく、Redshift Serverlessにバックアップされた知識ベースからエージェントが回答を生成できるようになります。
セキュアなアーキテクチャとIAMによるアクセス制御
Amazon Bedrock AgentCoreのクロスカウント知識ベース連携は、厳格なセキュリティ境界と最小権限の原則に基づいたアーキテクチャによって実現されます。このソリューションの核となるのは、以下のような構成要素です。
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エージェントアカウントと知識ベースアカウントの分離: AIエージェントは専用のAWSアカウント（エージェントアカウント）にデプロイされ、知識ベースは別のAWSアカウント（知識ベースアカウント）に存在します。これにより、両者の間での明確なワークロード境界が維持されます。
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AWS Lambdaを介した連携: エージェントアカウントのAmazon Bedrock Agentは、アクショングループを通じてAWS Lambda関数を呼び出します。このLambda関数が、知識ベースアカウント内で作成されたIAMロールを引き受け、その権限を使用して知識ベースへの接続を行います。
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最小権限のIAMロール: 知識ベースアカウントに作成されるIAMロールは、特定のAmazon Bedrock Knowledge Baseリソースへのアクセスのみを許可するように、厳密にスコープが設定されます。これにより、エージェントが必要とするデータにのみアクセスできるようになり、不要な権限の付与が回避されます。
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リソースベースポリシーの活用: Amazon Bedrock Knowledge Basesのリソースポリシーは、
RetrieveおよびGetDocumentContentの操作に対してクロスカウントをサポートしています。これは、より広範なAmazon Bedrockサービスにおけるリソース共有の基盤となります。同様に、Amazon Bedrock AgentCore Memoryもリソースベースのポリシーを使用してクロスカウントアクセスをサポートしており、メモリリソースとコンシューミングエージェントが異なるアカウントにまたがるマルチアカウントアーキテクチャを構築できます。 -
Amazon Redshift Serverlessとの統合: 知識ベースアカウントのAmazon Bedrock Knowledge Baseは、同じアカウント内のAmazon Redshift Serverlessに接続され、構造化データをクエリします。このアーキテクチャにより、エージェントはRedshift Serverless内のデータに安全にアクセスし、質問応答を生成することが可能になります。
全体として、このアーキテクチャはAWS Identity and Access Management (IAM) を活用し、アカウント間のアクセス制御と権限管理を慎重に行うことで、高レベルのセキュリティとコンプライアンスを維持しながら、シームレスなデータアクセスを実現します.
実装パターンと開発者への影響
Amazon Bedrock AgentCoreのクロスカウント知識ベース連携は、開発者がエンタープライズ規模のAIエージェントを構築する上で複数の柔軟な実装パターンと顕著なメリットを提供します。
このソリューションは、GitHubサンプルを通じて2つの主要な実装パターンを提供しています。
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コードベースのStrandsエージェント: Amazon Bedrock AgentCoreランタイム上で実行されるコードによって定義されたエージェントです。これにより、より高度なカスタマイズと複雑なロジックの実装が可能です。
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宣言型AgentCoreハーネス: Amazon Bedrock AgentCoreの機能である宣言型ハーネスを利用するエージェントです。これは、より迅速なデプロイと簡素化された管理に適しています。
これらのパターンは、既存の組織構造やワークロードの境界を維持しながら、エージェントとデータソース間のよりシームレスな統合を可能にします。開発者は、ソースデータをアカウント間でコピーする手間を省き、単一の信頼できる情報源から応答を生成できます。これは、データガバナンスと効率性の向上に大きく貢献します。また、AWS CloudTrailを活用してAPI呼び出しを追跡し、不正アクセス試行を検出することで、アクセスを監視および監査することがベストプラクティスとして推奨されています。これにより、開発者はセキュアな運用を確立できます。
開発者・エンジニア視点での考察
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マルチテナントアーキテクチャの簡素化と効率性向上: クロスカウント連携機能は、SaaSプロバイダーや大規模企業がマルチテナントAIアプリケーションを構築する際の複雑さを大幅に軽減します。各テナントまたは部門が独自のデータアカウントを持つ場合でも、AgentCoreは単一のエージェント環境から異なる知識ベースに安全にアクセスできるため、データ重複やETLパイプラインの簡素化、運用コストの削減に直結します。
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最小権限の原則に基づいたセキュリティ強化: 厳密にスコープされたIAMロールとリソースベースのポリシーの使用は、セキュリティアーキテクチャを劇的に強化します。開発者は、エージェントが特定の知識ベースの特定のアクションにのみアクセスするよう細かく制御できるため、潜在的なデータ漏洩リスクを最小限に抑え、エンタープライズのセキュリティおよびコンプライアンス要件を容易に満たすことができます。
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RAGアプリケーション開発の加速とデータ活用: この機能は、企業が既存のガバナンスされたデータリポジトリ（例: Amazon Redshift Serverless）をBedrockのRAGアプリケーションに迅速に組み込むことを可能にします。データが異なるアカウントにあるという理由で開発が滞ることがなくなり、開発者はより早く、より多くの信頼できる情報源を活用した高度なAIエージェントを市場に投入できるようになります。
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