AgentCore LINE Chatbot

LINE で動く AI チャットボットを、AWS Bedrock AgentCore + Strands Agents でサーバーレスに構築するサンプルです。

概要

LINE にメッセージを送ると、AI エージェントがウェブ検索や AWS ドキュメント検索などのツールを駆使して回答してくれます。 ツール実行中の途中経過もリアルタイムに吹き出し表示されるので、待ち時間のストレスがありません。

システム構成

レイヤー	技術
IaC	AWS CDK (TypeScript) + AgentCore L2 コンストラクト
Webhook	API Gateway (REST) + Lambda (Python 3.13 / ARM64)
Agent	Strands Agents on Bedrock AgentCore Runtime
LLM	Claude Sonnet 4.5 on Amazon Bedrock

機能

• Tavily API を使ったウェブ検索（ニュース、技術情報、一般知識など）
• AWS Knowledge MCP Server によるAWSドキュメント検索・閲覧
• AWS What's New の RSS フィード取得
• SSE ストリーミングによるリアルタイム応答（ツール実行状況を LINE に通知、最終回答を 1 通で送信）
• 1対1チャット / グループチャット（メンション起動）の両対応
• 会話履歴の保持（セッション管理、15分 TTL）
• OpenTelemetry による可観測性

エージェントのツール一覧

ツール	説明
web_search	Tavily API によるウェブ検索
current_time	現在の UTC 時刻を取得
rss	RSS フィード取得（AWS What's New など）
clear_memory	会話の記憶・履歴をクリア
search_documentation	AWS 公式ドキュメント検索（MCP Server 経由）
read_documentation	AWS ドキュメントのページ読み取り（MCP Server 経由）

デプロイ手順

前提条件

• AWS CLI（SSO 設定済み）、Node.js 18+、Docker
• LINE Developers の Messaging API チャネル
• Tavily の API キー

1. クローン & インストール

git clone https://github.com/minorun365/agentcore-line-chatbot.git
cd agentcore-line-chatbot
npm install

2. 環境変数の設定

cp .env.example .env.local

.env.local に以下の値を記入します。

変数名	説明	取得元
LINE_CHANNEL_SECRET	LINE チャネルシークレット	LINE Developers コンソール
LINE_CHANNEL_ACCESS_TOKEN	LINE アクセストークン	LINE Developers コンソール
TAVILY_API_KEY	Tavily API キー	Tavily ダッシュボード

3. AWS へデプロイ

aws sso login --profile your-profile
set -a && source .env.local && set +a
npx cdk deploy --profile your-profile

4. LINE Webhook の設定

デプロイ完了時に出力される WebhookUrl を LINE Developers コンソールに設定します。

• 「Webhook の利用」→ オン
• 「応答メッセージ」→ オフ
• グループで使う場合は「グループトーク・複数人トークへの参加を許可する」→ オン

運用コマンド

npx cdk deploy --profile your-profile             # フルデプロイ
set -a && source .env.local && set +a
npx cdk deploy --hotswap --profile your-profile    # エージェントのみ高速デプロイ
npx cdk diff --profile your-profile                # 差分確認