AWS、AI アプリフレームワーク AgentCore 連携エージェント構築ガイドを公開──OpenClaw と Amazon Bedrock を用いた永続メモリ対応ボットのサーバーレス実装
Amazon Bedrock AgentCore の従量課金ランタイムと OpenClaw を組み合わせ、月数ドルで稼働する永続メモリ付き Telegram ボットの構築構成を解説する。
リリース: 2026-10-06 · 読了 4 分記事の要約
1. 核心（What）
- Amazon Bedrock AgentCore とオープンソースのエージェントシステム OpenClaw を組み合わせた、文脈を記憶するパーソナルアシスタントの構築手法が公開された。
- Telegram をフロントドアとし、API Gateway と Lambda を経由して AgentCore ランタイム上のコンテナへリクエストを転送する。
- テキスト対話には Claude Haiku 4.5、画像理解には Claude Sonnet 4.5 を使い分けるモデルルーティングを実装している。
- インフラ全体は単一の AWS CloudFormation テンプレートで定義され、従量課金制によりアイドル時のコストが発生しない。
2. 影響（Why）
- コンテキスト維持の自動化: 従来のステートレスな応答と異なり、過去の会話やユーザー設定を永続メモリとして保持するため、ユーザーが毎回前提条件を説明し直す負担を解消できる。
- インフラ運用コストの圧縮: 常時起動の EC2 インスタンスで月 35 ドル程度かかっていたコストが、AgentCore のアクティブコンテナ従量課金により月数ドルへ大幅に削減される。
3. 根拠・詳細（How）
- コンテナランタイムと Gateway の統合: server.py ラッパーが openclaw gateway run をサブプロセスとして起動し、AgentCore の HTTP プロトコル仕様（GET /ping および POST /invocations）に適合させている。
- マルチモーダル画像の直接ルーティング: 画像データがフレームワーク側で欠損するのを防ぐため、画像処理リクエストは OpenClaw をバイパスして Bedrock Converse API へ直接バイトデータを送信する。
4. 展望・課題（Next）
- 他ドメインへの応用展開: コミュニティスキルズのマニフェストとペルソナを差し替えることで、園芸アシスタント以外のサポートボットや社内ヘルプデスクへ同一パイプラインを展開可能。