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213-0011 神奈川県川崎市高津区久本3-6-7-303

© 2026 ID INC. All rights reserved

claude-skills/スキル
SKILLOfficialdevelopment

agents-build

プラグイン
aws-agents
ソース
GitHub で見る ↗
説明

既存のエージェント(自動処理プログラム)プロジェクトにメモリ機能、アプリ連携、VPC(仮想ネットワーク)、複数エージェント連携、移行、モデル選択、ブラウザ、コード実行、決済機能、またはリソース削除などを追加する場合に使用します。 **対応するトリガーワード:** 「メモリを追加」「セッションをまたいで記憶」「アプリからエージェントを呼び出し」「コードからエージェントを実行」「エージェント認証」「ストリーミング」「VPC」「VPC接続」「VPCからアクセスできない」「複数エージェント」「A2A(エージェント間通信)」「A2A認証」「オーケストレータが委譲していない」「スペシャリストが呼ばれない」「Bedrock Agentを移行」「移行に関する問題」「モデルを変更」「ブラウザツール」「コード実行」「エージェント削除」「クリーンアップ」「agentcore remove」「クロスアカウントメモリ」「エージェントに決済機能を追加」「決済プラグインを統合」「エージェントにx402決済を統合」「MPP決済を追加」「Machine Payments Protocol(マシーンペイメントプロトコル:機械間決済の仕組み)」 **その他の関連リソース:** - 外部APIをゲートウェイ経由で使用: agents-connect を参照 - 新規プロジェクト: agents-get-started を参照 - CLIおよび開発サーバーエラー: agents-debug を参照 - ランタイム環境でのx402/MPP決済: agents-pay を参照 - 移行固有の技術選択(Strands対LangGraph)については別途ルートで確認

原文を表示

Use to extend an existing agent project with memory, app integration, VPC, multi-agent, migration, model, browser, code interpreter, payments, or resource removal. Triggers: "add memory", "remember across sessions", "call agent from app", "invoke agent from code", "agent auth", "streaming", "VPC", "VPC connectivity", "can't reach from VPC", "multi-agent", "A2A", "A2A auth", "orchestrator not delegating", "specialist not called", "migrate Bedrock Agent", "migration issue", "change model", "browser tool", "code interpreter", "delete agent", "tear down", "agentcore remove", "cross-account memory", "add payments capability to my agent", "wire payments plugin", "integrate x402 payments with the agent I'm building", "add MPP payments", "Machine Payments Protocol". External APIs via Gateway: use agents-connect. New project: use agents-get-started. CLI/dev-server errors: use agents-debug. Runtime x402/MPP payments: use agents-pay. Migration-specific Strands vs LangGraph routes here.

ユースケース
  • 既存エージェントにメモリ機能を追加するとき
  • エージェントとアプリを連携させるとき
  • 複数エージェント間の連携を構築するとき
  • エージェントのモデルを変更するとき
  • エージェントに決済機能を追加するとき
本文(日本語訳)

build

AgentCoreエージェント プロジェクトに機能を追加します。

次のような場合に使用

  • エージェントにセッション間のメモリ(会話履歴の記憶)を追加したい
  • デプロイ済みのエージェントをウェブアプリ、モバイルアプリ、またはバックエンドサービスから呼び出したい
  • プライベートなリソース(RDS、社内API)用にVPCネットワークを設定したい
  • オーケストレータ・スペシャリスト(複数のエージェントを統括・専門分野別に配置する設計パターン)パターンを使ったマルチエージェントシステムを構築したい
  • 既存のBedrockエージェントをAgentCoreに移行したい
  • ブラウザ機能を追加して、エージェントがウェブサイトを操作できるようにしたい
  • コード実行環境(サンドボックス)を追加して、エージェントがコードを実行できるようにしたい
  • AgentCore Paymentsを追加して、エージェントが有料APIやツール、コンテンツの利用料を支払えるようにしたい
  • プロジェクトからリソースを削除したい、またはデプロイを削除したい

次の場合には使用しないでください

  • Gatewayを経由して外部ツール・APIに接続する(OpenAPI仕様、Lambda、MCPサーバー、認証情報、ポリシーなど) → agents-connect を使用
  • 新しいプロジェクトを作成する → agents-get-started を使用
  • デプロイする → agents-deploy を使用

入力

$ARGUMENTS には以下のいずれかを指定できます:

  • 機能の名前:「memory」「integrate」「vpc」「multi-agent」「migrate」「browser」「code-interpreter」「payments」「teardown」
  • やりたいことの説明:「ユーザーの設定を覚えておきたい」「Reactアプリから呼び出したい」「ウェブサイトをスクレイピングしたい」「エージェント内でパンダス(データ分析ライブラリ)を実行したい」「エージェントを削除したい」「リソースを掃除したい」
  • 何も指定しない — スキルがコンテキストからワークフローを判断します

処理フロー

ステップ 0:CLIバージョンの確認

agentcore --version を実行してください。このスキルはバージョン0.9.0以上が必要です。

古いバージョンの場合は、「agentcore update を実行して最新版を入手してください」と案内します。

ステップ 1:プロジェクトコンテキストの確認

agentcore/agentcore.json を読み込み、現在のプロジェクト(フレームワーク、既存リソース、エージェント設定)を把握します。

agentcore/agentcore.json が見つからない場合:

  1. 開発者が間違ったディレクトリにいないか確認してください。 親ディレクトリ(最大3段階まで)で agentcore/agentcore.json を探します。見つかった場合は、「<パス> にAgentCoreプロジェクトが見つかりました。そのプロジェクト内で作業していますか?」と伝えます。
  2. 近くにプロジェクトが見つからない場合、どの機能を追加したいのか質問します。その後、2つの選択肢を提示します:
    • 「まずプロジェクトを作成してから、その機能を追加するというやり方で説明することもできますが、どうしますか?」(get-startedフローをインラインで実行してから、buildワークフローに進む)
    • 「既にプロジェクトが別の場所にある場合は、cd でそこに移動してからもう一度試してください」

単に「agents-get-startedを使ってください」と言って終わらないでください — 開発者が本当にやりたいことの文脈が失われてしまいます。

ステップ 2:ワークフローの判定

重要な確認 — ビルド関連のリファレンスに進む前に、プロンプトが実は接続設定やデバッグに関する内容ではないか確認してください:

  • 外部API、Lambda関数、OpenAPI仕様、ゲートウェイ、認証情報、MCPサーバー、ポリシーについて言及されている → これは build ではなく agents-connect です
  • 開発者が「何かが壊れている」と述べている(回答が間違っている、エラーが出ている、ツールが動かないなど) → これは build ではなく agents-debug です
  • Build は壊れたものを修正するのではなく、動いているプロジェクトに新しい機能を追加する ためのものです

開発者のプロンプトと $ARGUMENTS に基づいて、適切なリファレンスを読み込みます:

開発者の意図 読み込むリファレンス
メモリを追加する、記憶させる、ユーザー設定、セッション間の情報保持 references/memory.md
アプリからエージェントを呼び出す、コードから実行する、ストリーミング、SDKクライアント、エージェント URL、セッション内でシェルコマンドを実行 references/integrate.md
VPC、プライベートネットワーク、RDS、社内API、サブネット、セキュリティグループ references/vpc.md
マルチエージェント、オーケストレータ、スペシャリスト、エージェント間通信、委譲、エージェント間の引き継ぎ references/multi-agent.md
呼び出し元からエージェントへのカスタムヘッダー、ヘッダーホワイトリスト、テナントID、関連付けID、トレース伝搬 references/request-headers.md
Bedrockエージェントから移行する、エージェントをインポートする、AgentCoreへ移動 references/migrate.md
ブラウザ機能、ウェブ操作、フォーム記入、スクレイピング、Nova Act、Playwright、ライブビュー references/browser.md
コード実行環境、コードを実行する、サンドボックス、Python・JavaScript・TypeScriptを実行、エージェント内でデータ分析 references/code-interpreter.md
支払い処理、x402またはMPP(機械支払いプロトコル)のコンテンツに対して支払う、402 Payment Required、WWW-Authenticate: Payment、小額決済、有料API・ツール、支払いマネージャー・コネクタ references/payments.md
エージェントを削除する、リソースを削除する、デプロイを削除する、掃除する、破棄する、ゼロから始める references/teardown.md
モデルを変更する、モデルを切り替える、Haiku・Sonnet・Novaを使う、別のモデル インライン説明 — 下の「モデルの変更」を参照

開発者がローカル開発とデプロイの違いについて質問した場合(例:「デプロイ後はメモリが動くのにローカルでは動かないのはなぜ?」)、特定のワークフローリファレンスと一緒に references/local-vs-deployed.md も読み込みます。

マッチするファイルをコンテキストに読み込み、そのProcess セクションをステップバイステップで従います — 要約してはいけません。

意図が曖昧な場合は、開発者にどの機能を追加したいのか確認してください。

モデルの変更

モデルは app/<AgentName>/model/load.py(agentcore create でスカフォルディングされたファイル)で設定されています。変更するには:

  1. app/<AgentName>/model/load.py を開く
  2. BedrockModel() コンストラクタの model_id パラメータを変更する
# デフォルト(agentcore create でスカフォルディング)
return BedrockModel(model_id="global.anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0")

# コスト削減のためHaikuに切り替え
return BedrockModel(model_id="us.anthropic.claude-3-5-haiku-20241022-v1:0")

# Nova Liteに切り替え
return BedrockModel(model_id="amazon.nova-lite-v1:0")

リージョン間推論プロファイルプレフィックス(us.、eu.、apac.、global.)は、推論が実行される場所を制御します。最大スループットには global. を使用するか、データの保存地域が特定地域に限定される場合は地理的なプレフィックスを使用してください。すべてのモデルがすべてのプレフィックスに対応しているわけではありません — Bedrockの推論プロファイルドキュメントで確認してください。

モデルを変更した後:

  • モデルがあなたのリージョンで有効になっているか確認してください:AWSコンソール → Amazon Bedrock → モデルアクセス
  • リージョン間プロファイルを使用する場合、すべての対象リージョンで有効にしてください
  • agents-harden を使用している場合は、IAMポリシーを新しいモデルARNにスコープを限定するよう更新してください
  • agentcore dev を実行してローカルでテストし、その後 agentcore deploy を実行してデプロイ済みエージェントを更新してください

agentcore.json の変更は不要です — モデルはプロジェクト設定ではなく、コード内で設定されています。

事前確認:--name の値を検証する

読み込むリファレンスに関わらず、ほとんどは最終的に agentcore add <resource> --name <something> というコマンドになります。CLIは後になってから無効な名前で失敗します — プロンプトを全部進めた後にエラーが表示される、コマンド実行前ではありません。事前に検証してください:

リソース 最大文字数 許可される文字 開始文字
エージェント(add agent) 48 英数字 + _ 英字
メモリ、ゲートウェイ、ゲートウェイターゲット、認証情報、評価器、オンライン評価、ポリシー、ポリシーエンジン、支払いマネージャー、支払いコネクタ 48 英数字 + _ 英字

コマンドを構築する前に文字数を数えます。名前が上限を超えているか、ハイフン、ドット、スペースを含む場合は、「<name> は N 文字です / - を使用していますが、CLIはこれを受け入れません。例えば <suggestion> はどうですか?」と提案します。無効な名前でコマンドを実行しないでください。CLIのメッセージが明確だろうと期待してはいけません。

注:agentcore create --name(プロジェクト名)にはより厳しい23文字の上限があり、アンダースコアは許可されません。これは agents-get-started で説明されています。開発者が create を再実行する場合は、23文字の上限を具体的に指摘してください。

出力

ワークフローに応じて異なります — 読み込んだリファレンスの出力セクションを参照してください。

品質基準

  • 開発者の意図に基づいて正しいリファレンスが読み込まれている
  • すべての出力が読み込んだリファレンスの品質基準に従っている
  • agents-connect、agents-deploy などの他のスキルへのクロスリファレンスが適切に含まれている
原文(English)を表示

build

Add capabilities to your AgentCore agent project.

When to use

  • Adding cross-session memory to your agent
  • Calling your deployed agent from a web app, mobile app, or backend service
  • Configuring VPC networking for private resources (RDS, internal APIs)
  • Building multi-agent systems with orchestrator/specialist patterns
  • Migrating an existing Bedrock Agent to AgentCore
  • Adding the Browser tool so the agent can navigate websites
  • Adding the Code Interpreter so the agent can execute code in a sandbox
  • Adding AgentCore Payments so the agent can pay for x402- or MPP-protected APIs, tools, or content
  • Removing resources from your project or tearing down a deployment

Do NOT use for:

  • Connecting to external tools/APIs via Gateway (OpenAPI specs, Lambda, MCP servers, credentials, policies) → use agents-connect
  • Scaffolding a new project → use agents-get-started
  • Deploying → use agents-deploy

Input

$ARGUMENTS can be:

  • A capability: "memory", "integrate", "vpc", "multi-agent", "migrate", "browser", "code-interpreter", "payments", "teardown"
  • A description of what they want: "remember user preferences", "call from React app", "scrape a website", "run pandas in the agent", "delete my agent", "clean up resources"
  • Empty — the skill will determine the workflow from context

Process

Step 0: Verify CLI version

Run agentcore --version. This skill requires v0.9.0 or later.

If older: "Run agentcore update to get the latest version."

Step 1: Read project context

Read agentcore/agentcore.json to understand the current project — framework, existing resources, agent configuration.

If agentcore/agentcore.json is not found:

  1. Check if the developer is in the wrong directory. Look for agentcore/agentcore.json in parent directories (up to 3 levels). If found, tell them: "Found an AgentCore project at <path>. Are you working in that project?"
  2. If no project exists anywhere nearby, ask what capability they wanted to add. Then offer two paths:
    • "I can walk you through creating a project first and then adding CAPABILITY — want to do that?" (run the get-started flow inline, then continue with the build workflow)
    • "If you already have a project elsewhere, cd into it and try again."

Do not just say "go use agents-get-started" and stop — that loses the developer's context about what they actually wanted to do.

Step 2: Determine the workflow

Important disambiguation — before routing to a build reference, check if the prompt is actually a connect or debug concern:

  • If the phrase mentions external APIs, Lambda functions, OpenAPI specs, gateways, credentials, MCP servers, or policies → this is agents-connect, not build
  • If the developer says something is broken (wrong answers, errors, tool failures) → this is agents-debug, not build
  • Build is for adding new capabilities to a working project, not fixing broken ones

Based on the developer's prompt and $ARGUMENTS, load the appropriate reference:

Developer intent Reference to load
Add memory, remember things, user preferences, cross-session references/memory.md
Call agent from app, invoke from code, streaming, SDK client, agent URL, execute shell in session references/integrate.md
VPC, private network, RDS, internal API, subnet, security group references/vpc.md
Multi-agent, orchestrator, specialist, A2A, delegation, agent handoff references/multi-agent.md
Custom headers from caller to agent, header allowlist, tenant ID/correlation ID/trace propagation references/request-headers.md
Migrate Bedrock Agent, import agent, move to AgentCore references/migrate.md
Browser tool, web navigation, form filling, scraping, Nova Act, Playwright, live view references/browser.md
Code Interpreter, execute code, sandbox, run Python/JS/TS, data analysis in agent, pandas references/code-interpreter.md
Payments, pay for x402 or MPP content, 402 Payment Required, Machine Payments Protocol, WWW-Authenticate: Payment, microtransactions, paid API/tool, payment manager/connector references/payments.md
Delete agent, remove resource, tear down, clean up, destroy, start fresh references/teardown.md
Change model, switch model, use Haiku/Sonnet/Nova, different model Inline — see "Changing the model" below

If the developer asks about the difference between local dev and deployed (e.g., "why does my memory work after deploy but not locally?"), load references/local-vs-deployed.md alongside the specific workflow reference.

Read the matching file into context and follow its Process section step by step — do not summarize.

If the intent is ambiguous, ask the developer which capability they want to add.

Changing the model

The model is configured in app/<AgentName>/model/load.py (scaffolded by agentcore create). To change it:

  1. Open app/<AgentName>/model/load.py
  2. Change the model_id parameter in the BedrockModel() constructor
# Default (scaffolded by CLI)
return BedrockModel(model_id="global.anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0")

# Switch to Haiku for cost savings
return BedrockModel(model_id="us.anthropic.claude-3-5-haiku-20241022-v1:0")

# Switch to Nova Lite
return BedrockModel(model_id="amazon.nova-lite-v1:0")

Cross-region inference profile prefixes (us., eu., apac., global.) control where inference runs. Use global. for maximum throughput, or a geographic prefix for data residency. Not all models support all prefixes — check the Bedrock inference profiles docs.

After changing the model:

  • Verify the model is enabled in your region: AWS Console → Amazon Bedrock → Model access
  • For cross-region profiles, enable in all destination regions
  • If using agents-harden, update the IAM policy to scope to the new model ARN
  • Run agentcore dev to test locally, then agentcore deploy to update the deployed agent

No agentcore.json change is needed — the model is configured in code, not in the project config.

Pre-flight: validate any --name before generating the CLI command

Whichever reference you load, most end up producing an agentcore add <resource> --name <something> command. The CLI fails late on invalid names — you'll see the error after walking through prompts, not before running the command. Validate up front:

Resource Max chars Allowed Starts with
Agent (add agent) 48 alphanumeric + _ letter
Memory, gateway, gateway-target, credential, evaluator, online-eval, policy, policy-engine, payment-manager, payment-connector 48 alphanumeric + _ letter

Count the characters before constructing the command. If the name is over the limit or contains hyphens, dots, or spaces, push back: "<name> is N characters / uses -, which the CLI rejects. How about <suggestion>?" Never run the command with an invalid name hoping the CLI message will be clear.

Note: agentcore create --name (the project name) has a stricter 23-char limit and does not allow underscores. That's covered in agents-get-started; if you see the developer re-running create, flag the 23-char limit specifically.

Output

Depends on the workflow — see the loaded reference for specific outputs.

Quality criteria

  • The correct reference was loaded based on the developer's intent
  • All output follows the loaded reference's quality criteria
  • Cross-references to other skills (agents-connect, agents-deploy) are included where relevant

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。