Amazon Bedrock AgentCore Managed Harnessを試してみた

こんにちは。SCSK渡辺(大)です。

2026年4月22日にプレビューリリースされたAmazon Bedrock AgentCore Managed Harness （以下、AgentCore Harness）を、AWSマネジメントコンソールで触ってみました。

私と同じく「AIエージェントを動かす基盤」と言われてもピンとこない方向けに、コンソール操作の流れに沿って「何が作られるのか」「料金はどうなるのか」等の整理をしてみました。

AgentCore Harnessをひとことで言うと

「モデル・指示文・ツールを指定するだけで、コードを書かずにAIエージェントが動く仕組み」です。

通常、AIエージェントを作るには「モデルを呼ぶ→ツールを使うか判断→ツール実行→結果をモデルに戻す→また判断…」というループ処理を自分で実装する必要があります。AgentCore Harnessはこのループ処理をAWSが全部やってくれるので、開発者はコンソールでの設定やJSON定義だけで済みます。

AWS公式ブログでも以下のように説明されています（筆者要約）。

AgentCore harness overview - Amazon Bedrock AgentCore

Every agent has an orchestration layer: the loop that calls the model, decides which tool to invoke, passes results back...

docs.aws.amazon.com

勘違いしやすいサービスとの比較

「AIエージェント」に関連するAWSサービスが複数あるため、混乱しやすいです。

Claude Code 、Kiro との比較

Claude CodeやKiroもエージェント的に動作しますが、AgentCore Harnessとは役割が全く異なります。

• Claude Code、Kiro：開発者の作業を効率化するツール
• AgentCore Harness：エンドユーザー向けエージェントの実行基盤

※Claude Codeは基本ローカル実行ですが、「Claude Code on the web」や「Routines」（Anthropicクラウド上でのスケジュール実行、2026年4月リサーチプレビュー）も提供されています。
Kiroも「Kiro Autonomous Agent」が発表されています。

Bedrock Agents 、AgentCore Runtime との比較

AWSサービスの中にはエージェント関連のサービスが複数あります。
その中から抜粋して比較しました。

• Bedrock Agents：Bedrockの世界で完結する従来型のエージェント。Knowledge BaseやGuardrailsとの統合が強み
• AgentCore Runtime：自分でコードを書いて自由にエージェントを構築する実行環境
• AgentCore Harness：設定だけでエージェントを動かせる仕組み。マルチモデル対応で、MCP等の標準プロトコルを使う。Runtimeとは別のアプローチであり、Runtimeで作ったコードをHarnessに変換する機能はない

なぜAgentCore Harnessはエンドユーザーに提供できるのか

比較表で「エンドユーザーへの提供が可能」と書きましたが、なぜそう言えるのかを補足します。

Kiro/Claude Codeは開発者が自分のターミナルやIDEで使うツールなので、「自分のアプリのユーザーに使わせる」仕組みがそもそもありません。
一方、AgentCore Harnessには以下のような「サービスとして提供するための仕組み」が組み込まれています。

例えば「社内のカスタマーサポート用AIチャットボット」を作る場合、自分のWebアプリからinvoke_harnessAPIを呼び出し、ユーザーごとにセッションIDとactorIdを割り当てれば、各ユーザーが独立してエージェントと会話できるサービスが作れます。

料金について

先に気になる料金を整理します。AgentCore料金ページによると、AgentCore Harness自体に追加料金はかかりません。
課金されるのは裏側で使われるAgentCoreの各機能（Runtime、ツール等）の従量課金です。
料金は全リージョン共通で、リージョン別の価格差はありません（2026年4月時点）。

前提条件

東京リージョン（ap-northeast-1）は現時点で非対応です。
そのため、本記事ではus-east-1（バージニア北部）を使用します。

ステップ1: コンソールでHarnessを作成する

1-1. AgentCoreコンソールを開く

リージョンをus-east-1に切り替えます。
検索バーで「Agentcore」と入力し、Amazon Bedrock AgentCore のコンソールを開きます。
左側のサイドバーに「Harness」というメニューが追加されています。

1-2. Quick create harnessで作成する

Harnessのページを開くと「Quick create harness」ボタンがあります。
これを押すと「Quick create harness」か「Advanced create harness」のどちらかを選択できます。
「Quick create harness」を押した場合、推奨設定でHarnessが自動作成されます。

しばらく待つと（約1〜2分）、プレイグラウンド画面にリダイレクトされます。

「Quick create harness」を押すと、裏側で以下のリソースが自動作成されます。

IAM実行ロールの信頼ポリシーは以下のようになっていました。

{
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
    {
      "Effect": "Allow",
      "Principal": {
        "Service": "bedrock-agentcore.amazonaws.com"
      },
      "Action": "sts:AssumeRole",
      "Condition": {
        "StringEquals": {
          "aws:SourceAccount": "[AWSID]"
        },
        "ArnLike": {
          "aws:SourceArn": "arn:aws:bedrock-agentcore:us-east-1:[AWSID]:*"
        }
      }
    }
  ]
}

このロールには、Bedrockモデル呼び出し、CloudWatchログ・メトリクス出力、X-Rayトレース、Browser/Code Interpreterの操作権限などが含まれます。
「Quick create harness」ではこれらがAmazonBedrockAgentCoreHarnessDefaultServiceRole-xxxxxという名前のロールとして自動作成されるため、手動でのIAMロール作成は不要です。

ステップ2: プレイグラウンドで会話してみる

プレイグラウンドで、さっそくエージェントと会話できます。

テキスト入力欄にメッセージを入力して送信するだけです。まずはシンプルな質問を試してみましょう。

こんにちは！あなたは何ができますか？

この時点ではツールを追加していないので、モデルの知識だけで回答します。次のステップでツールを追加してみましょう。

ステップ3: ツールを追加する

Harnessにはツールを追加できます。ツールを追加すると、エージェントが「考えるだけ」でなく「行動できる」ようになります。

追加できるツールの種類

公式ドキュメントによると、下表に加えてshell（bashコマンド実行）とfile_operations（ファイル操作）がデフォルトで全セッションに含まれています。

ブラウザツールを追加してみる

プレイグラウンド画面またはHarnessの設定画面から、ツールの追加ができます。
今回は「AgentCore Browser Tool」を追加してみます。

追加後、ブラウザを使う質問をしてみましょう。
エージェントがブラウザツールを使ってWebページにアクセスし、内容を要約してくれるはずです。

ブラウザツールを使用して、https://aws.amazon.com/bedrock/agentcore/ の概要を教えて

ステップ４: 設定を確認・編集する

Harnessの詳細確認画面および編集画面では、以下のセクションを確認・編集できます。

Harness details

View invocation code

このHarnessをプログラムから呼び出すためのサンプルコードを表示できます。

Model and system prompt

Memory

AgentCore Memoryを接続すると、セッションを跨いで会話履歴を保持できます。
未設定の場合、各呼び出しは前の会話を覚えていない状態で始まります。

Tools

追加したツールの一覧が表示されます。ここからツールの追加・削除もできます。

Skills

エージェントに専門知識を持たせるスキルファイルを設定できます。
スキルはHarnessのファイルシステムにマウントされたファイルやスクリプトのバンドルで、実行時にエージェントが参照します。

Advanced configurations

公式ドキュメントによると、以下のコスト制御パラメータが設定できます。

Inbound Auth

デフォルトではIAM認証が設定されています。
OAuth（JWT）認証に変更することも可能です。

Observability

トレース・ログ・メトリクスが自動収集されます。ランタイムセッション数、ランタイムエラー率、vCPU消費量、メモリ消費量などのメトリクスが表示されます。

ログの配信とトレース（確認画面のみ）

Permissions（編集画面のみ）

Harnessが使用するIAMサービスロールを設定します。
「新規作成」または「既存ロールの選択」が可能です。
「Quick create harness」で作成した場合はAmazonBedrockAgentCoreHarnessDefaultServiceRole-xxxxxが自動選択されています。

ステップ５:クリーンアップ

テストが終わったら、不要なリソースを削除しましょう。
Harnessを削除すると、裏側で管理されていたRuntimeリソースも一緒に削除されます。

Harnessを選択　⇒　「Delete」を実行

まとめ

• AgentCore Harnessは「モデル・指示文・ツールを指定するだけでAIエージェントが動く」サービス
• Quick createなら数クリック・数分で作成完了
• Harness自体に追加料金はなく、裏側のRuntime等の従量課金のみ（I/O待ちは無料）
• 作成後はプレイグラウンドですぐに会話でき、ツール追加やプロンプト変更もコンソールで完結
• KiroやClaude Codeとは役割が異なる
• テスト後はHarnessを削除すれば裏側のRuntimeリソースも消える（IAMロールは手動確認を推奨）

当記事において不備がございましたらご連絡いただけますと幸いです。