AWS、Amazon Bedrockの「AgentCore runtime」を刷新　メモリ最適化と一貫した高速起動を実現

要点

• 米Amazon Web Services（AWS）は2026年9月18日、Amazon Bedrock AgentCoreのマネージドコンピュート層である「AgentCore runtime」の新バージョンを発表した。

• セッションの進行中に不要となったメモリを即座に回収する新機能を導入し、ピーク時の消費量に依存していたメモリコストの削減を可能にした。

• デプロイするコンテナのサイズやエージェントの同時実行数にかかわらず、一貫して高速なコールドスタート性能を維持できるよう改善された。

• 待機時のゼロスケール機能やI/O待ちCPU時間への非課金など、実際の処理量に正確に連動するサーバーレスの特性をさらに強化した。

• 米Amazon Web Services（AWS）は2026年9月18日、同社のAIエージェント基盤「Amazon Bedrock AgentCore」におけるマネージドコンピュート層「AgentCore runtime」の刷新を発表した。本番環境において複雑かつ長時間稼働するエージェントが増加している現状に対応するため、メモリ管理の効率化と起動性能の安定化を図ったとしている。エージェントが実際に処理を行った分だけ課金されるサーバーレスモデルの伸縮性を一段と高めた形だ。

エージェントの複雑化と実行基盤に求められる変化

AWSの発表によると、AIエージェントの利用形態は初期の短時間な質疑応答を行うチャットボットから大きく進化している。現在では、請求処理の自動化やコードの記述・レビュー、複数システム間の連携など、人間の監視なしに数時間連続で実行される複雑なタスクを担うケースが増えているという。さらに、常時稼働してイベントをトリガーに自律動作するエージェントや、他のエージェントから呼び出されてバックグラウンドで処理を行うエージェントなど、システム内部に組み込まれた形での利用も拡大している。

こうした背景のもと、AWSはエージェントの大規模かつセキュアな構築・最適化を支援する基盤として「Amazon Bedrock AgentCore」（AIエージェントの構築や連携を支援するプラットフォーム）を提供してきた。すでに数千にのぼるチームが本番環境でエージェントを稼働させているが、エージェントがより自律的かつ長時間動作するようになるにつれ、実行基盤に対しても負荷増大時の高速な応答性や、きめ細かなリソース制御、実際の利用実態に即したコスト体系が求められていた。

AgentCore runtimeの基本設計と強み

「AgentCore runtime」は、開発者がインフラのプロビジョニングや保守を行うことなくエージェントをデプロイして実行できるフルマネージド（運用の大部分をクラウド側が担う）のコンピュート層だ。基盤インフラのスケーラビリティを意識せずにエージェント開発に集中できる環境を提供している。

同実行環境は、主に2つの特徴を軸に設計されている。1つ目は、エージェントが実際に消費したリソース分のみが課金対象となり、I/O（入出力）待ちなどのアイドル状態にあるCPU時間には課金されない点だ。あらかじめ予備のキャパシティを確保するための常時固定費が発生しない仕組みとなっている。2つ目は、エージェントがタスクを処理していない待機時に稼働リソースを完全に停止させる「ゼロスケール（稼働数をゼロにして待機コストをなくす機能）」だ。リクエストの到着時にのみ必要なキャパシティが割り当てられるため、多数のエージェントを待機させておく場合でも、常時稼働させる場合でもコスト効率を維持できる。

メモリ解放の即時化とコールドスタート時間の安定化

エージェントが長時間稼働するワークロードへ移行する中で、従来の実行モデルではメモリコストの面で課題が生じていたという。従来の仕様ではセッション開始時に割り当てられたメモリが終了まで保持され続けていたため、途中で不要になったメモリがあっても解放されず、利用者はセッション中のピーク時のメモリ消費量に基づいた費用を負担する必要があった。

今回の新しいAgentCore runtimeでは、このメモリ管理の仕組みが大幅に改良された。セッション実行中にメモリが不要となった段階でプラットフォームが即座に回収（リクレイム）を行うほか、セッション終了時にも即座にリソースが解放される。これにより、ピーク時のメモリ割り当てに縛られることなく、エージェントが実際に行った作業量に正確に連動したコスト運用が可能になるとしている。

あわせて、起動時のパフォーマンスも改善された。従来のサーバーレス環境で課題となりやすかった「コールドスタート（待機状態からコンテナが新たに立ち上がって処理を開始するまでの初期起動時間）」において、コンテナのサイズや同時実行されるエージェントの数に左右されることなく、一貫して高速な起動時間を維持できるようになったと説明している。

対話型から長時間稼働型まで多様なエージェントに対応

AWSは、新しいAgentCore runtimeにより、即座の応答性が求められる対話型エージェントの高速性と、長時間自律して動作するエージェントの耐久性およびコスト効率を両立できると述べている。

ワークロードに合わせてリソースが柔軟に伸縮するサーバーレスモデルを強化することで、開発者はインフラの拡張性や運用コストを気にすることなく、エージェントの機能開発に専念できるようになるとしている。