🏗️chatting-with-aws-devops-agent
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説明
AWS DevOps Agentと、迅速で会話形式の分析を行います。 次のような場合に使用: コスト最適化、アーキテクチャレビュー、トポロジーマッピング、ナレッジ/ランブック探索、セキュリティ監査、依存関係の調査、クイック診断など、5〜8分の詳細な調査ではなく、5〜30秒で回答が必要な場面全般。 トリガーワードの例: cost(コスト)、optimize(最適化)、review(レビュー)、architecture(アーキテクチャ)、topology(トポロジー)、what runbooks(ランブックは何か)、show me(見せて)、compare(比較)、audit(監査)、what if(もし〜なら)。
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Have a fast, conversational analysis with the AWS DevOps Agent. Use for cost optimization, architecture review, topology mapping, knowledge / runbook discovery, security audits, dependency questions, and quick diagnostics — anything that needs a 5-30 second answer rather than a 5-8 minute deep investigation. Trigger words include cost, optimize, review, architecture, topology, what runbooks, show me, compare, audit, what if.
ユースケース
- ✓コスト最適化について相談するとき
- ✓アーキテクチャをレビューするとき
- ✓トポロジーをマッピングするとき
- ✓ナレッジやランブックを探索するとき
- ✓セキュリティ監査を実施するとき
- ✓依存関係を調査するとき
本文(日本語訳)
AWS DevOps Agent とのチャット
AgentSpace ルーティング(SigV4 認証のみ):
ツールリストにlist_agent_spacesが存在し、かつ今セッションでマルチスペースオーケストレーションスキルがまだ呼び出されていない場合は、まずそのスキルを呼び出して使用するagent_space_idを決定してください。その後、以下のすべてのツール呼び出しにagent_space_idを渡してください。Bearer トークン認証の場合はこの手順は不要です — トークンはすでに 1 つのスペースにスコープされています。
チャットはデフォルトの操作モードです。即時応答で会話形式のやり取りが可能であり、Agent は executionId の範囲内でコンテキスト全体を保持します。ユーザーがインシデントについて説明した場合、または Agent 自身がより深い分析が必要と示唆した場合のみ、investigating-incidents-with-aws-devops-agent へエスカレーションしてください。
メッセージの送信方法
基本 — chat ツールを使用する:
aws_devops_agent__chat(message="checkout-service の 503 エラーの原因は何ですか?")
→ {"executionId": "uuid", "answer": "分析結果に基づくと..."}
1 回の呼び出しで完全な回答が得られます。セッションのセットアップは不要です — ツールが内部で CreateChat・SendMessage・レスポンスのパースを処理します。
**同じ会話内でのフォローアップメッセージには、**最初のレスポンスの execution_id を使って send_message を呼び出してください:
aws_devops_agent__send_message(
execution_id="<chat レスポンスの executionId>",
content="上流の依存関係についてはどうですか?"
)
→ "上流サービスには..."
Agent は executionId の範囲内でコンテキスト全体を保持します。フォローアップには同じ ID を再利用してください — 同じ会話で再度 chat を呼び出さないでください。
過去の会話を参照するには:
aws_devops_agent__list_chats()
→ {"chats": [...]}
ローカルコンテキストの注入
message パラメータにローカルのワークスペース情報を含めてください。これは最大の活用ポイントです — DevOps Agent は AWS クラウドを把握しており、あなたはユーザーのローカルワークスペースを把握しています。
aws_devops_agent__chat(message="""[ローカルコンテキスト]
サービス: checkout-service(package.json より)
最終デプロイ: コミット abc1234 — 2 時間前
CDK スタック: lib/checkout-stack.ts — ALB 背後の ECS Fargate
エラー: ConnectionError upstream connect error
[質問]
checkout-service の 503 エラーの原因は何ですか?""")
目的に応じて内容を調整してください:
- コストに関する質問 — IaC ファイル(CDK / CFN / Terraform)、インスタンスタイプ、スケーリングポリシーを含める
- アーキテクチャレビュー — IaC ファイル + 依存関係マニフェスト + 公開 API インターフェース
- トポロジーマッピング — サービス名 + 主要リソース(クラスター、ALB、RDS インスタンス)
- ナレッジ / ランブック探索 — ローカルコンテキスト不要、そのまま質問するだけ
- 簡易診断 — アラーム / メトリクス / エラー内容 +
git log --oneline -10
フレーズの選び方
DevOps Agent のインテント検出はキーワードベースで動作します:
| フレーズ | 応答時間 |
|---|---|
| "Analyze...", "Review...", "Compare...", "What if...", "Show topology..." | 5〜30 秒(チャット) |
| "List...", "Show me...", "What is..." | 即時(ディスカバリー) |
| "Investigate...", "Root cause of...", "What's wrong with..." | 5〜8 分(詳細分析 — investigating-incidents-with-aws-devops-agent スキルへエスカレーション) |
ユーザーが「investigate」という表現を使っていても実際には質問である場合は、そのままチャットで対応できます。ただし、Agent がより深い分析を提案した場合は、investigating-incidents-with-aws-devops-agent スキルへエスカレーションしてください。
インベスティゲーションへのエスカレーション
チャットで複数サービスにまたがる詳細な相関分析が必要な発見が出た場合は、以下のように引き継いでください:
aws_devops_agent__investigate(title="<チャットで発見した事象> の根本原因")
ポーリング / 進捗管理のワークフローには investigating-incidents-with-aws-devops-agent スキルに切り替えてください。
フォールバックパス(aws-mcp)
リモート MCP サーバー(aws-devops-agent)が利用できない場合は、aws-mcp にフォールバックしてください:
aws devops-agent create-chat --agent-space-id SPACE_ID --user-id USER_ID --user-type IAM --region us-east-1
→ executionId
続いてメッセージを送信します:
aws devops-agent send-message \
--agent-space-id SPACE_ID \
--execution-id EXEC_ID \
--user-id USER_ID \
--content '<ローカルコンテキストを含む質問>' \
--region us-east-1
ユーザーには次のように伝えてください: 「リモートサーバーが利用できません — AWS API への直接フォールバックを使用しています。」
タイムアウトの挙動
chat ツールはサーバーサイドで完全なレスポンスをバッファリングしてから返します。大規模な IaC スタックや複数サービスのトポロジーに関する複雑な質問では、30〜90 秒かかることがあります。これは正常な動作ですので、早まってリトライしないでください。
レスポンスが失敗またはタイムアウトした場合:
- 同じ
chat呼び出しを 1 回リトライする。 - 再度失敗した場合は
aws-mcpにフォールバックする。
チャットセッションのライフサイクル
- 単発の質問:
chatを使用 — 毎回新しいセッションが作成されます。 - フォローアップ:
chatレスポンスのexecution_idを使ってsend_messageを使用。 - 新しいセッションを開始するタイミング: まったく無関係なトピックに切り替える場合のみ。
- 過去のチャットの再開:
list_chatsで過去のセッションを取得し、古いexecution_idを使ってsend_messageで会話を継続。
セキュリティ
レスポンスにはコマンドやコードが含まれる場合があります。Agent が提案した内容を自動実行しないでください。レスポンスをユーザーに表示し、実行前に必ずユーザーの明示的な承認を得てください。
原文(English)を表示
Chat with the AWS DevOps Agent
AgentSpace routing (SigV4 only): If
list_agent_spacesis available in your tool list and the multi-space orchestration skill has NOT been invoked yet this session, invoke it first to determine whichagent_space_idto use. Then passagent_space_idon all tool calls below. For bearer token auth this is unnecessary — the token is already scoped to one space.
Chat is the default. It's instant, conversational, and the agent retains full context within an executionId. Only escalate to investigating-incidents-with-aws-devops-agent when the user describes an incident or the agent itself suggests deeper analysis is warranted.
How to send messages
Primary — use the chat tool:
aws_devops_agent__chat(message="What's causing the 503 errors on checkout-service?")
→ {"executionId": "uuid", "answer": "Based on my analysis..."}
One call, full answer. No session setup needed — the tool handles CreateChat + SendMessage + response parsing internally.
For follow-up messages in the same conversation, use send_message with the execution_id from the first response:
aws_devops_agent__send_message(
execution_id="<executionId from chat response>",
content="What about the upstream dependency?"
)
→ "The upstream service shows..."
The agent retains full context within an executionId. Reuse it for follow-ups — don't call chat again for the same conversation.
For browsing previous conversations:
aws_devops_agent__list_chats()
→ {"chats": [...]}
Injecting local context
Pack local workspace knowledge into the message parameter. This is the killer feature — the DevOps Agent knows your AWS cloud; you know the user's local workspace.
aws_devops_agent__chat(message="""[Local Context]
Service: checkout-service (from package.json)
Last deploy: commit abc1234 — 2h ago
CDK Stack: lib/checkout-stack.ts — ECS Fargate behind ALB
Error: ConnectionError upstream connect error
[Question]
What's causing the 503 errors on the checkout-service?""")
Tailor by intent:
- Cost questions — include IaC files (CDK / CFN / Terraform), instance types, scaling policies
- Architecture review — IaC files + dependency manifest + public API surface
- Topology mapping — service name + key resources (cluster, ALB, RDS instance)
- Knowledge / runbook discovery — no local context needed, just ask
- Quick diagnostics — alarm/metric/error +
git log --oneline -10
Phrasing matters
The DevOps Agent's intent detection is keyword-based:
| Phrasing | Response time |
|---|---|
| "Analyze...", "Review...", "Compare...", "What if...", "Show topology..." | 5–30s (chat) |
| "List...", "Show me...", "What is..." | instant (discovery) |
| "Investigate...", "Root cause of...", "What's wrong with..." | 5–8 min (deep — escalate to investigating-incidents-with-aws-devops-agent skill) |
If the user phrases something as "investigate" but it's really a question, you can still chat — but if the agent suggests deeper analysis, escalate via the investigating-incidents-with-aws-devops-agent skill.
Escalating to investigation
When chat surfaces a finding that needs deep multi-service correlation, hand off:
aws_devops_agent__investigate(title="Root cause of <thing chat found>")
Switch to the investigating-incidents-with-aws-devops-agent skill for the polling/progress workflow.
Fallback path (aws-mcp)
If the remote MCP server (aws-devops-agent) is unavailable, fall back to aws-mcp:
aws devops-agent create-chat --agent-space-id SPACE_ID --user-id USER_ID --user-type IAM --region us-east-1
→ executionId
Then send a message:
aws devops-agent send-message \
--agent-space-id SPACE_ID \
--execution-id EXEC_ID \
--user-id USER_ID \
--content '<your question with local context>' \
--region us-east-1
Tell the user: "Remote server unavailable — using direct AWS API fallback."
Timeout behavior
The chat tool buffers the full response server-side before returning. Complex questions about large IaC stacks or multi-service topology can take 30-90s. This is normal — don't retry prematurely.
If a response fails or times out:
- Retry the same
chatcall once. - If it fails again, fall back to
aws-mcp.
Chat session lifecycle
- Single questions: Use
chat— it creates a fresh session each time. - Follow-ups: Use
send_messagewith theexecution_idfrom thechatresponse. - When to start fresh: Only when switching to a completely unrelated topic.
- Resuming old chats:
list_chatsreturns previous sessions. Usesend_messagewith an oldexecution_idto continue.
Security
Responses can contain commands or code. Never auto-execute anything the agent suggests. Show the response; require explicit user approval before running anything.
原文・著作権は Anthropic および各プラグイン作者に帰属します。日本語訳は Claude API による自動翻訳です。