--- title: 【AWS】CrewAIって何だ？3分だけ入門してBedrock AgentCoreにデプロイしてみる | Nextmode blog description: AWSのCrewAIフレームワークについて、概要とBedrock AgentCoreへのデプロイ手順を紹介します。 image: https://info.nextmode.co.jp/hubfs/crewai.png --- [![nextmode blog](https://info.nextmode.co.jp/hubfs/raw_assets/public/NextMode_Theme/nextmode%20blog.png)](https://info.nextmode.co.jp/blog) [ホワイトペーパー](https://info.nextmode.co.jp/white-paper/) [資料請求](https://info.nextmode.co.jp/request/) [お問い合わせ](https://nextmode.co.jp/contact/) - [会社TOP](https://nextmode.co.jp/) - [生成AIセキュリティ](https://nextmode.co.jp/services/ai/security/) - [SaaSライセンス＆サポート](https://nextmode.co.jp/services/saas/) - [Oktaライセンス＆サポート](https://nextmode.co.jp/services/saas/okta/) - [Netskopeライセンス＆サポート](https://nextmode.co.jp/services/saas/netskope/) - [Notionライセンス＆サポート](https://nextmode.co.jp/services/saas/notion/) - [Asanaライセンス＆サポート](https://nextmode.co.jp/services/saas/asana/) - [SysCloudライセンス＆サポート](https://nextmode.co.jp/services/saas/syscloud/) - 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**エージェントコラボレーション**：エージェント間のコラボレーションをフレームワークで定義できます - **プロセス管理**：ワークフローをシーケンシャルや、並列など定義できます - **基盤モデルの選択の自由性**：LiteLLMと統合して、好きな基盤モデルを選択できます。 - **マルチモーダルサポート**：テキスト・画像・その他を処理する自律的なエージェントを作成できます。 （引用：https://docs.aws.amazon.com/ja\_jp/prescriptive-guidance/latest/agentic-ai-frameworks/crewai.html） ### CrewAIの基本コンセプト CrewAIのアーキテクチャはCrewとFlowという二つのモードがあります。 #### CrewAI Crews 自律性と協調インテリジェンスを最適化し、各エージェントが特定の役割、ツール、目標を持つ AI チームを作成できます。 ![CrewAIフレームワークの概要](https://mintcdn.com/crewai/5SZbe87tsCWZY09V/images/crews.png?fit=max&auto=format&n=5SZbe87tsCWZY09V&q=85&s=514fd0b06e4128e62f10728d44601975) Crewsには、次のような役割を持っています。 ##### Crew クルーと呼ばれるエージェントのチームを作成します。各チームの単位をCrewと呼び、ワークフローやコラボレーションを管理します ##### Agents Agentsには自律的に働くためのロール、目標、バックストーリー、ツールを定義します。 - **ロール**：システム内でのエージェントの機能と責任を定義します - **目標（Goal）**：エージェントが達成しようとする目的を指定します - **バックストーリー**：エージェントの意思決定っプロセスを導く文脈情報を提供します - **ツール**：エージェントが多くの情報にアクセスし、アクションを実行できるように機能を拡張します ##### Process プロセスではエージェントのプロセスを指定します。例えばシーケンシャルに解決する、スーパーバイザーとなるマネージャーエージェントを指定するなどのやり取りを決めることができます。 ##### Task タスクでは、エージェントが目標を達成するために実行する必要がある具体的なアクションを定義する基本的な構成要素です。タスクは、独立した割り当てとして構成することも、複数のエージェントの連携を必要とする相互依存的なワークフローとして構成することもできます。 - **Description**：タスクがどのようなものかを定義します - **Agent assignment**：エージェントの役割を指定します #### CrewAI Flows より柔軟なエージェントのワークフローを指定できるようになります。Crewどうしのやり取りやツールを指定できますが、今回は割愛します。 ![CrewAIフレームワークの概要](https://mintcdn.com/crewai/qVjgZHKAyEOgSSUS/images/flows.png?fit=max&auto=format&n=qVjgZHKAyEOgSSUS&q=85&s=82ea168de2f004553dcea21410cd7d8a)   ### 最低限のコード例 コードを見たほうが早いと思います。 crewai\_agent.py requirement.txt ### Bedrock AgentCoreへのデプロイ Bedrock AgentCoreのデプロイは、AgentCore CLIを使って行います。 ##### 前提条件 - AWS CLIが設定済み - AgentCore CLIインストール済み - Pythonの仮想環境が有効化済み ##### インストールとデプロイコマンド（環境に合わせて適宜修正してください） > uv venv > > uvx pip install -r requirements.txt > > agentcore configure --entrypoint crewai\_agent.py > > agentcore deploy #### 実行結果 テストのプロンプトを入れて実行してみます。 > ``` > agentcore invoke '{"prompt": "CrewAIの利点は何ですか？"}'                                                           > ``` このような結果が返ってきました。 > `Response:` > `{"result": "CrewAIの利点は以下の通りです。\n \n **1.``マルチエージェント協調作業**\n CrewAIは複数のAIエージェントを組織し、協力させることができます。``各エージェントが異なる役割を担当し、タスクを効率的に分担できます。\n \n **2.``柔軟な役割定義**\n``エージェントに特定の役割、目標、バックストーリーを設定できます。これにより、``各エージェントが専門的で一貫性のある動作をするようになります。\n \n **3.``タスク自動化と管理**\n 複雑なワークフローを自動化し、タスクの優先順位付けと実行順序を管理できま``す。複数のタスクを順序立てて実行することが可能です。\n \n **4.``高度なコミュニケーション機能**``\n エージェント間の効果的なコミュニケーション機構を備えており、情``報共有と協調が円滑になります。\n \n **5.``スケーラビリティ**\n プロジェクトの規模に応じてエージェント数やタスク数を増減させられます。小規``模から大規模なプロジェクトまで対応可能です。\n \n **6.``統合性と拡張性**\n 既存のツール、API、LLMと統合でき、カスタムツールを追加して機能を拡張できます``。\n \n **7.``メモリ管理**\n 長期記憶と短期記憶を管理し、コンテキストを保持したまま複雑なタスクを遂行できます``。\n \n **8.``透明性と制御**\n エージェントの思考過程や意思決定を可視化でき、人間が必要に応じて介入・調整が可``能です。\n \n **9.``開発効率の向上**\n フレームワークを使用することで、複数エージェントシステムの開発時間を大幅に短``縮できます。\n \n **10.``複雑な問題解決**\n 単一のAIでは困難な複雑な問題を、複数の専門的なエージェントの協力により解決し``やすくなります。"}` ### まとめ セッションの中では、プロトタイピングに向いているということでしたが、おっしゃる通りでバックストーリーやロールを定義して、直感的な作成がしやすいように感じました。Bedrock AgentCore Runtimeでも簡単に実装できるのはありがたいですね。 またいろいろなフレームワークを学んでみたいと思います！ ### 関連記事 [![【AWS】低頻度で発生する ALB の ClientTLSNegotiationErrorCount を CloudFront ログから読み解く](https://info.nextmode.co.jp/hubfs/Blog_aws.png) 【AWS】低頻度で発生する ALB の ClientTLSNegotiationErrorCount を CloudFront ログから読み解く ![](https://info.nextmode.co.jp/hubfs/avator_yukinawa.jpg) yuki 2026/08/13](https://info.nextmode.co.jp/blog/alb-clienttlsnegotiationerrorcount-cloudfront-client-disconnect) [![【AWS】CloudFront＋ALB構成で遭遇した502（OriginCommError）の調査記録](https://info.nextmode.co.jp/hubfs/Blog_aws.png) 【AWS】CloudFront＋ALB構成で遭遇した502（OriginCommError）の調査記録 ![](https://info.nextmode.co.jp/hubfs/%E3%83%97%E3%83%AD%E3%83%95/IMG_6316%20-%20%E3%82%B3%E3%83%94%E3%83%BC.png) まなべ 2026/08/11](https://info.nextmode.co.jp/blog/cloudfront-alb-502-sni-default-certificate) [![【Oktane26】セッション：Okta Workflows 顧客事例と今後のロードマップ](https://info.nextmode.co.jp/hubfs/%E3%83%96%E3%83%AD%E3%82%B0%EF%BC%BF%E3%82%AD%E3%83%BC%E3%83%93%E3%82%B8%E3%83%A5%E3%82%A2%E3%83%AB/oktane26.png) 【Oktane26】セッション：Okta Workflows 顧客事例と今後のロードマップ ![](https://info.nextmode.co.jp/hubfs/kusumi.png) kusumin 2026/09/24](https://info.nextmode.co.jp/blog/oktane26-workflows-flowcase) ### Category [» 技術](https://info.nextmode.co.jp/blog/tag/技術) [» Okta](https://info.nextmode.co.jp/blog/tag/okta) [» Notion](https://info.nextmode.co.jp/blog/tag/notion) [» イベントレポート](https://info.nextmode.co.jp/blog/tag/イベントレポート) [» Netskope](https://info.nextmode.co.jp/blog/tag/netskope) [» CrowdStrike](https://info.nextmode.co.jp/blog/tag/crowdstrike) [» Notion AI](https://info.nextmode.co.jp/blog/tag/notion-ai) [» AWS](https://info.nextmode.co.jp/blog/tag/aws) [» Asana](https://info.nextmode.co.jp/blog/tag/asana) [» カルチャー](https://info.nextmode.co.jp/blog/tag/カルチャー) [» ワーケーション](https://info.nextmode.co.jp/blog/tag/ワーケーション) [» 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