🚀 **Step Functionsが「AIエージェント」を直接実行！AgentCore統合でワークフローに“思考”が宿る**

AWS Step Functionsに、Amazon Bedrock AgentCoreの管理済みHarnessを活用した「AIエージェント推論ステップ」が追加されました。これにより、視覚的なワークフロー内でエージェントの推論ループ、ツール利用、マルチターン会話を直接オーケストレートすることが可能になります。現在、プレビュー版として提供されており、実行時におけるモデルやシステムプロンプト、ツールの動的なオーバーライドや、Session IDを用いたコンテキストの維持、CloudWatchによる詳細な推論プロセスの追跡が可能となっています。

🛠️ エンジニアが熱狂するポイント：脱・Lambda実装！

これまでAIエージェントをワークフローに組み込もうとすると、Lambda関数を書いて推論ループやツール実行の制御ロジックを自前で実装し、状態管理（会話履歴）も外部DBで行う必要がありました。この統合により、**「設定ベースでエージェントを呼び出すだけ」**という、極めてシンプルかつ強力なパターンが可能になります。

⚠️ 【重要】日本のエンジニアがまず確認すべきこと

リサーチの結果、本機能は現在プレビュー版であり、リージョン制限がかなり厳格です。東京（ap-northeast-1）や大阪（ap-northeast-3）では現在利用できません。

検証を開始する場合は、以下のリージョンを利用してください：

• us-east-1 (バージニア北部)
• us-west-2 (オレゴン)
• eu-central-1 (フランクフルト)
• ap-southeast-2 (シドニー)

💡 実装・運用のアドバイス

• 可観測性の確保: ブラックボックスになりがちなAIの推論は、CloudWatchでターンごとの詳細ログを確認できるのが非常に強力です。デバッグ時は必ずログを追跡しましょう。
• 実行時間制限に注意: InvokeHarness ステートの最大実行時間は15分です。非常に長い推論が必要なタスクには注意が必要です。
• コスト管理: Step Functionsの標準料金に加え、Bedrockの推論料金が発生します。トークン使用量をCloudWatchで監視し、無駄なループが発生していないかチェックすることが肝心です。

🏃 次のアクション

まずはWorkflow Studioを開き、AgentCore InvokeHarness ステートが配置できるか確認してみてください。既存のワークフローに「判断が必要なステップ」を挿入するだけで、AIエージェントによる高度な自動化が実現できます。

参照リソース: Invoke Amazon Bedrock AgentCore harness with Step Functions