Agents for Amazon Bedrock+SlackでS3バケットを操作する仕組みを作ってみた

こんにちは！KINTOテクノロジーズ生成AI活用プロジェクトの顧です。

みなさんの会社はどんな方法でAWS上のリソースを操作しますか？
Terraform、AWS CLI、あるいはAWSコンソール上で手動など、さまざまなな手段がありますね。
今回、生成AIの力を利用し、slack上で自然言語の操作命令を入力することで、バックエンドのAgents for Amazon Bedrock（以下Bedrock）と連携しながらAWSのリソース操作をする仕組みを作成してみました。

全体構成

全体構成は以下の図のようになっています。

全体構成

使用するイメージ

ユーザはSlack上で自然言語で入力し、バックエンドのBedrockは入力に基づき、S3上でバケットを作成したり、削除したりします。

使用するイメージ

作成手順

作成手順は、以下の3ステップとなります。

1. Bedrock上でAgentを作成
2. AWS Chatbotを作成
3. Slackを設定

以下、詳しく作成手順を説明します。
みなさん、その手順に沿って同じことができるようになるので、やってみてくださいね。

Bedrock上でAgentを作成

1. マネジメントコンソールでBedrockの管理画面を開きます
   左メニューの「エージェント」をクリックします
   

2. 「エージェントを作成」をクリックします
   

3. エージェント名を入力して「作成」をクリックします
   

4. エージェントビルダーの画面に遷移します
   Claude 3 Sonnetモデルを選択します。（好きなモデルを選択すればいいです）
   
   右上の「保存して終了」をクリックします

5. 右側に表示される「準備」をクリックします
   

6. 上に「正常に準備されました」と表示されます
   

7. アクショングループを追加します
   アクショングループ項目の右上の「追加」をクリックします
   

8. アクショングループを設定します
   ・アクショングループ名を入力します
   ・アクショングループタイプを「関数の詳細で定義」を選択します
   ・ 「Lambda 関数の定義方法を選択してください」のところ、「新しいLambda関数をすばやく作成する-推奨」を選択します
   
   ・アクショングループの呼び出しは、おすすめの「新しい Lambda 関数をすばやく作成する - 推奨」を選択します
   

9. アクショングループ関数を作成します
   ・名前がdelete-ai-agent-gu-functionとcreate-ai-agent-gu-functionのアクショングループ関数を追加します
   ・ 「説明-オプション」にそれぞれ「delete S3 bucket posted bucket name」と「create S3 bucket posted bucket name」を記入
   ・パラメータとして、名前はbucket_name、説明はS3バケット名、タイプはString、必須はTrueにします。
   

10. エージェント向けの指示を作成します
    エージェントの編集画面を開き、「エージェント向けの指示」に以下の指示を入力します

    あなたはS3バケットを操作するエージェントです。いくつかの関数を使い分け、ユーザーの要求のもとにS3バケットを作成か削除をしてください。
    
    タスク1:
    もし、例えば「バケット名がtest-guのS3バケットを作成してください」というように、S3バケットの作成を要求されたら、create-ai-agent-gu-functionというLambda関数を実行してください。
    
    タスク2:
    もし、例えば「バケット名がtest-guのS3バケットを削除してください」というように、S3バケットの削除を要求されたら、delete-ai-agent-gu-functionというLambda関数を実行してください。
    

    

11. Lambdaを作成
    Lambdaの画面コンソールにアクセスします
    新しいLambda関数を作る設定にしたため、dummyのlambda関数を作成されています
    

12. dummy_lambda.pyにS3の作成と削除コードを加えます

    import json

    import boto3

    AWS_REGION = "ap-northeast-1"

    s3Client = boto3.client("s3",region_name=AWS_REGION)

    location = {"LocationConstraint":AWS_REGION}

    def lambda_handler(event, context):
        agent = event["agent"]
        actionGroup = event["actionGroup"]
        function = event["function"]
        parameters = event.get("parameters", [])

        # Execute your business logic here. For more information,
        # refer to: https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/agents-lambda.html

        bucket_name = next(item for item in parameters if item["name"] == "bucket_name")["value"]
        if function == 'delete-ai-agent-gu-function':
            bucket_instance=s3Client.delete_bucket(Bucket=bucket_name)

            responseBody =  {
                "TEXT": {
                    "body": f"Instance Deleted: {str(bucket_instance)}"
                }
            }
        elif function == 'create-ai-agent-gu-function':
            bucket_instance=s3Client.create_bucket(Bucket=bucket_name, CreateBucketConfiguration=location)

            responseBody =  {
                "TEXT": {
                    "body": f"Instance Created: {str(bucket_instance)}"
                }
            }

        action_response = {
            "actionGroup": actionGroup,
            "function": function,
            "functionResponse": {
                "responseBody": responseBody
            },
        }

        function_response = {"response": action_response, "messageVersion": event["messageVersion"]}
        print(f"Response: {function_response}")

        return function_response

dictionaryのeventからfunctionを取得し、前のステップの定義されたアクショングループ関数のcreate-ai-agent-gu-functionとdelete-ai-agent-gu-functionにより、処理を振り分けます

13. lambdaにS3のバケット操作権限を付与します
    以下の権限を実行ロールに付与します。
    

14. 左側の「Deploy(Ctrl+Shift+U)」をクリックします
    

15. エージェント画面に戻り、画面上部の「エイリアスを作成」をクリックします
    

16. 「エイリアス名」を入力し「エイリアスを作成」をクリックします
    
    エイリアスが作成されます
    
    これでagentの作成は完了しました。

AWS Chatbotを作成する

1. AWSコンソールでChatbotの管理画面を開きます
   「新しいクライアントを設定」をクリックします
   チャットクライアントを「slack」に設定し、「設定」をクリックします
   

2. AWS Chatbotによるslackワークスペースへのアクセスを許可します
   

3. chatbotの管理画面に戻り、「新しいチャンネルを設定」をクリックします
   

4. 設定名とチャンネルIDを入力します
   

5. アクセス許可では以下のように設定します
   ・ロール名を入力
   ・チャネルガードレールポリシーにAmazonBedrockFullAccessを追加
   （本番環境なら最小権限に絞ってください）
   

6. 右下の設定をクリックします
   

7. 追加された設定（こちらがktc-gu-test）のリンクをクリックします
   

8. チャネルロールのリンクをクリックします
   

9. 許可ポリシーの「許可を追加」をクリックし、「ポリシーをアタッチ」を選択します
   

10. 「AmazonBedrockFullAccess」を検索と追加し、「許可を追加」をクリックします
    

    これでAWS Chatbotの作成は完了です。

Slackを設定します

最後にSlackの設定をします。

1. Slack上のチャンネルに、以下のメッセージを送信します。

   @aws connector add {コネクター名} {Bedrock agentのエージェント ARN} {Bedrock agentのエイリアスID}
   

   接続ができたら、以下のメッセージが表示されます。
   
   これでSlackの設定は完了です。
   これで動作確認をしましょう。

動作確認：SlackからS3の操作命令を入力します

@aws ask {コネクター名} {プロンプト}のように操作命令を入力してください

S3の作成と削除ができました！

まとめ

今回、AWSの生成AIエージェントサービスAgents for Bedrockを利用して、Slack上の自然言語の入力だけで、S3の作成と削除操作ができました。
これでいろいろなオペレーションが自然言語の入力でできるようになりました。
それでは、また次回お会いしましょう！