✅

Terraformで始めるAmazon Bedrock AgentCore ②〜Code Interpreter編〜

xthixsl_ml@レオナ

2026/01/01に公開

はじめに

Fusicのレオナです。本ブログはAmazon Bedrock AgentCoreをTerraformで構築してみたシリーズブログになります。今回はCode Interpreter編になります。

Amazon Bedrock AgentCoreとは

Amazon Bedrock AgentCoreは、2025年7月にPreview、10月にGAされたサービスです。AIエージェントを安全かつスケーラブルに運用するためのフルマネージド基盤で、実行環境(Runtime)・認証基盤(Identity)・Gateway・Memory・Code Interpreter・Browser・Observabilityのコンポーネントを備えています。GAに伴い、TerraformでIaCとして実装ができるようになりました。

Code Interpreter 概要

Code Interpreterコンポーネントは、AIエージェントがコードをサンドボックス環境で安全に実行できるようにするマネージドサービスです。

特徴	仕様
言語	Python, JavaScript, TypeScript
セッションタイムアウト	デフォルト15分、最大8時間まで設定可能
ファイルサイズ	インラインアップロード最大100MB、S3経由で最大5GB
セッションデータ保持	30日間のTTL

ネットワークモードの選択

Code Interpreterは、3つのネットワークモードがあります。

モード	説明	ユースケース
PUBLIC	インターネットアクセス可能	外部APIへのアクセスが必要な場合
SANDBOX	ネットワークアクセス不可	完全に隔離された環境でのコード実行
VPC	VPC内のリソースにアクセス可能	RDSやElastiCacheなどのVPCリソースへのアクセス

本ブログでは、SANDBOX モードを使用します。

検証環境

Terraform: v1.13.4
AWS Provider: v6.20.0
Python: 3.12
Region: us-west-2

ディレクトリ構造

Code Interpreterモジュールを実装します。

root/
├── modules/
│   └── bedrock-agentcore-code-interpreter/      # Code Interpreter
│       ├── main.tf
│       ├── variables.tf
│       └── outputs.tf
├── envs/dev/                                    # 環境別設定
│   ├── main.tf
│   ├── iam.tf
│   ├── variables.tf
│   ├── outputs.tf
│   └── providers.tf
└── tests/
    └── 02_invoke_code_interpreter.py

0. 事前準備

前提条件

Code Interpreterを使用するには、 IAMロールの設定（Code Interpreter用の実行ロール）が必要です。

1. モジュール実装

1.1 Code Interpreterモジュール

modules/bedrock-agentcore-code-interpreter/main.tf

resource "aws_bedrockagentcore_code_interpreter" "this" {
  name               = var.name
  description        = var.description
  execution_role_arn = var.execution_role_arn

  network_configuration {
    network_mode = "SANDBOX"
  }

  tags = var.tags
}

ポイント：

network_mode: SANDBOXを明示的に指定
execution_role_arn: Code Interpreterが使用するIAMロール

modules/bedrock-agentcore-code-interpreter/variables.tf

variable "name" {
  description = "Name of the Bedrock AgentCore Code Interpreter."
  type        = string
}

variable "description" {
  description = "Optional description for the Code Interpreter."
  type        = string
  default     = ""
}

variable "execution_role_arn" {
  description = "IAM role ARN assumed by the Code Interpreter."
  type        = string
  default     = null
}

variable "tags" {
  description = "Tags applied to the Code Interpreter resource."
  type        = map(string)
  default     = {}
}

ポイント：

SANDBOXモード専用の構成
VPC関連の変数は不要

modules/bedrock-agentcore-code-interpreter/outputs.tf

output "code_interpreter_id" {
  description = "Identifier of the Code Interpreter."
  value       = aws_bedrockagentcore_code_interpreter.this.code_interpreter_id
}

output "code_interpreter_arn" {
  description = "ARN of the Code Interpreter."
  value       = aws_bedrockagentcore_code_interpreter.this.code_interpreter_arn
}

1.2 環境設定

envs/dev/main.tf

# Code Interpreter Module
module "code_interpreter" {
  source = "../../modules/bedrock-agentcore-code-interpreter"

  name               = var.code_interpreter_name
  description        = var.code_interpreter_description
  execution_role_arn = aws_iam_role.code_interpreter.arn
  tags               = var.tags
}

ポイント：

Code Interpreter専用のIAMロールを指定
SANDBOXモードはCode Interperterモジュール内で固定されているため、ここでの指定は不要

envs/dev/variables.tf

# AWS Configuration
variable "aws_profile" {
  description = "AWS CLI/SDK profile for deployment"
  type        = string
  default     = "default"
}

variable "aws_region" {
  description = "AWS region for deployment"
  type        = string
  default     = "us-west-2"
}

# Code Interpreter Configuration
variable "code_interpreter_name" {
  description = "Name assigned to the Bedrock AgentCore Code Interpreter."
  type        = string
  default     = "demo_code_interpreter"
}

variable "code_interpreter_description" {
  description = "Optional description for the Code Interpreter."
  type        = string
  default     = "Code interpreter for demo"
}

variable "tags" {
  description = "Tags to apply to resources"
  type        = map(string)
  default     = {}
}

envs/dev/outputs.tf

output "code_interpreter_id" {
  value       = module.code_interpreter.code_interpreter_id
  description = "Code Interpreter ID"
}

envs/dev/providers.tf

terraform {
  required_version = ">= 1.6.0"

  required_providers {
    aws = {
      source  = "hashicorp/aws"
      version = ">= 6.20.0"
    }
  }
}

provider "aws" {
  profile = var.aws_profile
  region  = var.aws_region
}

1.3 IAM設定

Code Interpreter用のIAMロールを作成します。

envs/dev/iam.tf

# IAM Role for Code Interpreter
resource "aws_iam_role" "code_interpreter" {
  name = "code-interpreter-execution-role"

  assume_role_policy = jsonencode({
    Version = "2012-10-17"
    Statement = [
      {
        Effect = "Allow"
        Principal = {
          Service = "bedrock-agentcore.amazonaws.com"
        }
        Action = "sts:AssumeRole"
      }
    ]
  })

  tags = var.tags
}

2. デプロイ

cd envs/dev

# 初期化
terraform init

# Planの確認
terraform plan -var="aws_profile=your-profile"

# デプロイ実行
terraform apply -var="aws_profile=your-profile"

実行結果：

code_interpreter_id = "demo_code_interpreter-oBBui5nTYa"

3. 動作確認

Code Interpreterはセッションベースで動作します。セッションを開始し、コードを実行し、セッションを停止する流れになります。

セッションのライフサイクル

1. start_code_interpreter_session  → セッション開始
2. invoke_code_interpreter         → コード実行（複数回可）
3. stop_code_interpreter_session   → セッション停止

利用可能なツール

ツール名	説明
executeCode	コードを実行（Python, JavaScript, TypeScript）
executeCommand	ターミナルコマンドを実行
startCommandExecution	非同期でコマンドを実行開始
getTask	非同期タスクの状態を取得
stopTask	非同期タスクを停止
writeFiles	サンドボックス内にファイルを書き込み
readFiles	サンドボックス内のファイルを読み取り
listFiles	サンドボックス内のファイル一覧を取得
removeFiles	サンドボックス内のファイルを削除

テストコード

tests/02_invoke_code_interpreter.py

"""Code Interpreter 動作確認テスト"""

import os
import subprocess
import uuid

import boto3


def terraform_output(name: str) -> str:
    """Terraform outputから値を取得"""
    return (
        subprocess.check_output(
            ["terraform", "-chdir=envs/dev", "output", "-raw", name],
            text=True,
        )
        .strip()
    )


def test_code_interpreter_basic():
    """基本的なコード実行テスト"""

    code_interpreter_id = os.environ.get(
        "CODE_INTERPRETER_ID", terraform_output("code_interpreter_id")
    )

    profile = os.getenv("AWS_PROFILE", "default")
    region = os.getenv("AWS_REGION", "us-west-2")

    session = boto3.Session(profile_name=profile)
    client = session.client("bedrock-agentcore", region_name=region)

    session_name = f"test-session-{uuid.uuid4().hex[:8]}"

    print("=== Code Interpreter Basic Test ===")
    print(f"Code Interpreter ID: {code_interpreter_id}")
    print(f"Session Name: {session_name}")
    print()

    # セッションを開始
    print("--- Starting Session ---")
    start_response = client.start_code_interpreter_session(
        codeInterpreterIdentifier=code_interpreter_id,
        name=session_name,
        sessionTimeoutSeconds=300,
    )
    session_id = start_response["sessionId"]
    print(f"Session ID: {session_id}")
    print()

    # コードを実行
    print("--- Executing Code ---")
    code = """
import math

# 基本的な計算
result = math.sqrt(144) + math.pi
print(f"Result: {result}")

# リスト操作
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared = [x**2 for x in numbers]
print(f"Squared: {squared}")
"""

    response = client.invoke_code_interpreter(
        codeInterpreterIdentifier=code_interpreter_id,
        sessionId=session_id,
        name="executeCode",
        arguments={
            "code": code,
            "language": "python",
        },
    )

    # ストリーミングレスポンスを処理
    print("Output:")
    for event in response.get("stream", []):
        if "result" in event:
            result = event["result"]
            structured = result.get("structuredContent", {})
            if structured.get("stdout"):
                print(structured["stdout"])

    print()

    # セッションを停止
    print("--- Stopping Session ---")
    client.stop_code_interpreter_session(
        codeInterpreterIdentifier=code_interpreter_id,
        sessionId=session_id,
    )
    print("Session stopped successfully")


if __name__ == "__main__":
    test_code_interpreter_basic()

実行方法

# AWS認証情報を設定
export AWS_PROFILE=your-profile
export AWS_REGION=us-west-2

# テスト実行（Code Interpreter IDはTerraform outputから自動取得）
uv run python tests/02_invoke_code_interpreter.py

実行結果

=== Code Interpreter Basic Test ===
Code Interpreter ID: demo_code_interpreter-oBBui5nTYa
Session Name: test-session-56e65d90

--- Starting Session ---
Session ID: 01KDC9HGCM54A0B7QJTQWR5ZXR

--- Executing Code ---
Output:
Result: 15.141592653589793
Squared: [1, 4, 9, 16, 25]

--- Stopping Session ---
Session stopped successfully

Pythonのテストコードがサンドボックス環境で正常に実行されました。

最後に

本ブログでは、TerraformでAmazon Bedrock AgentCoreのCode InterpreterをSANDBOX構築・実行する方法を解説しました。

次回予告

次回は、Browserの実装について解説します。

Fusic 技術ブログPublication

さまざまな個性を受け入れて有機的につなぐ社内環境を整える。あらゆる事業機会の創出と実現を繰り返し、世の中に対する視点を絶えず増やして成長していく。あっと驚くような角度から発展できるポイントを見つけ、そこにいい感じにフィットする形でテクノロジーを組み込んで、世の中をちょっとずつ、時には大胆にアップデートしつづけていく。

はじめに

Amazon Bedrock AgentCoreとは

Code Interpreter 概要

ネットワークモードの選択

検証環境

ディレクトリ構造

0. 事前準備

前提条件

1. モジュール実装

1.1 Code Interpreterモジュール

1.2 環境設定

1.3 IAM設定

2. デプロイ

実行結果：

3. 動作確認

セッションのライフサイクル

利用可能なツール

テストコード

実行方法

実行結果

最後に

次回予告

Discussion