新AgentCoreランタイム：弾力性、最適化、一貫した高速起動でAIエージェント開発を加速
AgentCoreランタイムの課題と新機能の概要
Amazon Bedrock AgentCoreランタイムは、AIエージェントを本番環境でデプロイ・実行するためのサーバーレスなマネージドコンピュート層として機能します。これは、開発者がインフラストラクチャの構築や維持に煩わされることなく、エージェントの開発に集中できるよう設計されています。しかし、従来バージョンでは、2つの主要な課題がありました。一つは、エージェントのセッションが終了するまでメモリが解放されず、セッションが一時的に大量のメモリを消費した場合、その後アイドル状態になってもその高負荷時のメモリ使用量に対してコストを支払い続ける必要があった点です。特に、断続的にスパイクするものの、ほとんどの時間アイドル状態のエージェントにとっては非効率的でした。もう一つは、コールドスタートのレイテンシが一貫せず、コンテナイメージのサイズや並行性に応じて増加し、バーストトラフィック下で顕著に悪化するという問題でした。
Amazon Web Servicesは、2026年9月18日に、これらの課題を解決するために「新AgentCoreランタイム」を発表しました。この新しいランタイムは、エージェントセッションがメモリを解放する際にメモリを再利用し、コンテナイメージのサイズや並行性に関わらず、一貫した高速なコールドスタート時間を提供します。これにより、エージェントの実行がより弾力的になり、最適化され、コスト効率も向上します。
技術的深掘り：弾力性のあるメモリ管理とコールドスタートのメカニズム
新AgentCoreランタイムは、エージェントの実行環境に革新的な改善をもたらします。メモリ管理に関して、各セッションは最初、最小限のメモリプロファイルで開始されます。ワークロードがメモリを必要とする際に、オンデマンドで追加のメモリが割り当てられ、ページングされます。エージェントがリクエストごとのバッファを解放したり、キャッシュされたデータがリクエスト間で期限切れになったりすると、プラットフォームはメモリを積極的に回収し、セッション終了まで占有状態にすることを防ぎます。これにより、メモリ使用量のピーク時だけでなく、実際の使用状況に基づいて課金されるため、大幅なコスト削減が期待できます。
コールドスタートの最適化は、特に注目すべき改善点です。新ランタイムでは、事前にウォームアップされたインスタンスが使用され、コンテナデプロイの起動レイテンシを削減します。新しいセッションのリクエストが到着した際、ゼロからプロビジョニングする代わりに、これらの事前にウォームアップされたインスタンスの1つを割り当てることができます。この最適化により、P75（75パーセンタイル）のコールドスタートレイテンシは約2秒に短縮され、これは200MBから2GBのイメージサイズにおいて一貫しています。従来のランタイムでは、イメージサイズが大きくなるにつれてコールドスタートレイテンシが約5.4秒から最大30秒近くまで増加していたことを考慮すると、これは劇的な改善です。エージェント自身のコード実行時間はP75で約34ミリ秒であるため、測定された時間のほぼ全てがプラットフォームの起動時間であることが示されています。
さらに、AgentCoreランタイムでは、各ユーザーセッションが分離されたマイクロVMで実行され、CPU、メモリ、ファイルシステムリソースが隔離されます。これにより、ユーザーセッション間の完全な分離が実現され、ステートフルなエージェントの推論プロセスが保護され、セッション間のデータ汚染が防止されます。セッション完了後には、マイクロVM全体が終了され、メモリがサニタイズされるため、非決定論的なAIプロセスを扱う場合でも確実なセキュリティを提供します。
AgentCoreランタイムの多様なユースケースと強化された機能
AgentCoreランタイムは、AIエージェントの幅広いユースケースに対応するために、2種類のコンピューティングタイプを提供します。一つは、サーバーレスでフルマネージド型の「マイクロVM」です。これらは瞬時に起動し、オンデマンドでスケーリングし、使用した分だけ課金されます。マイクロVMは最大8時間のステートフルなワークフローに対応し、リアルタイムのインタラクションや中程度の長さの非同期ワークロードに適しています。
もう一つは、AWSマネージドのAmazon EC2インフラストラクチャ上でエージェントを実行する「インスタンス」です。インスタンスは、永続的なマルチデイセッション（最大14日間）をサポートし、GPUアクセラレーションを必要とするワークロードや、共有インスタンス上で複数の協調するエージェントを実行する場合に最適です。これにより、開発者はワークロードの要件に応じて、柔軟にコンピューティング環境を選択できます。
AgentCoreランタイムは、フレームワークとモデルに依存しない設計も特徴です。LangGraph、CrewAI、Strandsなどの人気のあるエージェントフレームワーク、またはカスタムエージェントコードをシームレスにデプロイできます。さらに、Amazon Bedrockが提供するモデルだけでなく、Anthropic Claude、Google Gemini、OpenAIなどの様々な大規模言語モデル（LLM）とも連携可能です。
エージェントの挙動を深く理解し、デバッグするための機能も強化されています。AgentCoreランタイムは、エージェントの推論ステップ、ツール呼び出し、モデルインタラクションをキャプチャする専用の組み込みトレーシングを提供し、エージェントの意思決定プロセスに対する明確な可視性を提供します。これにより、AIエージェントのデバッグと監査が大幅に容易になります。また、最大100MBのペイロードを処理できるため、テキスト、画像、音声、動画などの複数のモダリティ（マルチモーダル）コンテンツや大規模なデータセットのシームレスな処理が可能になりました。
開発者・エンジニア視点での考察
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コスト効率の高いエージェント開発へのシフト: 新しい弾力的なメモリ管理により、エージェントが一時的に大量のメモリを消費しても、アイドル時には自動的に解放されるため、リソースコストが大幅に削減されます。これにより、開発者はメモリ最適化の労力を減らし、エージェントのコアロジックに集中できるだけでなく、より複雑でリソース集約的なエージェント設計をためらいなく試すことが可能になります。
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コールドスタートの予測可能性を活用したUX向上: コンテナイメージサイズに依存しない一貫した高速起動は、特にインタラクティブなエージェントやユーザーがチャットを開始する際などに大きなメリットをもたらします。AWSは、ユーザーがチャットを開くなど、エンゲージメントを開始した時点でセッションの初期化を開始し、ユーザーが最初の入力をタイプしている間に環境をウォームアップすることで、コールドスタート時間を隠蔽することを推奨しています。このような設計パターンを積極的に導入することで、エンドユーザー体験を飛躍的に向上させることが可能になります。
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ワークロードに応じたコンピューティングタイプの選択と設計: 短時間のインタラクティブなエージェントにはマイクロVM、長時間実行、GPU利用、または協調する複数エージェントを必要とする複雑なワークロードには「インスタンス」を選択することで、パフォーマンスとコスト効率の最適なバランスを実現できます。これにより、単一のAgentCoreランタイムエコシステム内で多様なAIエージェントのニーズに対応するアーキテクチャ設計が可能になり、開発者はプロトタイプから本番環境への移行パスをより明確に計画できます。
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