Strands AgentsでAmazon Bedrock Guardrailsと連携して意図しないリクエストをブロックする

import json
from strands import Agent
from strands.models import BedrockModel

# Create a Bedrock model with guardrail configuration
bedrock_model = BedrockModel(
    model_id="global.anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0",
    guardrail_id="your-guardrail-id",         # Your Bedrock guardrail ID
    guardrail_version="1",                    # Guardrail version
    guardrail_trace="enabled",                # Enable trace info for debugging
)

# Create agent with the guardrail-protected model
agent = Agent(
    system_prompt="You are a helpful assistant.",
    model=bedrock_model,
)

# Use the protected agent for conversations
response = agent("Tell me about financial planning.")

# Handle potential guardrail interventions
if response.stop_reason == "guardrail_intervened":
    print("Content was blocked by guardrails, conversation context overwritten!")

print(f"Conversation: {json.dumps(agent.messages, indent=4)}")

このトピックはAI/生成AI系ナレッジの対象外です。
対象：AI駆動開発、プロンプト設計、Claude/GPT活用、MCP、Strands Agents等

日常会話、雑談、エンターテインメント、ライフスタイル、個人相談に関する一般的な話題。

- 今日は暑いですね
- お疲れ様です
- 週末何する予定？
- 昨日のサッカー見た？
- おすすめの映画教えて

uv init

uv add strands-agents

from strands import Agent
from strands.models import BedrockModel

# コンソールで作成したGuardrailsを指定
bedrock_model = BedrockModel(
    model_id="us.anthropic.claude-haiku-4-5-20251001-v1:0",
    guardrail_id="<実際のガードレールIDを入れてください>",
    guardrail_version="1",
    guardrail_trace="enabled",
    region_name="us-west-2"
)

agent = Agent(
    model=bedrock_model
)

response = agent("チーズナンって美味しいよね")

uv run main.py

このトピックはAI/生成AI系ナレッジの対象外です。
対象：AI駆動開発、プロンプト設計、Claude/GPT活用、MCP、Strands Agents等

import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)

{
  "trace": {
    "guardrail": {
      "actionReason": "Guardrail blocked.",
      "inputAssessment": {
        "topicPolicy": {
          "topics": [{
            "action": "BLOCKED",
            "name": "non-development-topic",
            "type": "DENY"
          }]
        }
      }
    }
  }
}

{
  "trace": {
    "guardrail": {
      "actionReason": "No action.",
      "inputAssessment": {
        "topicPolicy": {
          "topics": [{
            "action": "NONE",
            "detected": true,
            "name": "non-development-topic",
            "type": "DENY"
          }]
        }
      }
    }
  }
}

import boto3
from strands import Agent
from strands.hooks import HookProvider, HookRegistry, MessageAddedEvent, AfterInvocationEvent

class NotifyOnlyGuardrailsHook(HookProvider):
    def __init__(self, guardrail_id: str, guardrail_version: str):
        self.guardrail_id = guardrail_id
        self.guardrail_version = guardrail_version
        self.bedrock_client = boto3.client("bedrock-runtime", "us-west-2")

    def register_hooks(self, registry: HookRegistry) -> None:
        registry.add_callback(MessageAddedEvent, self.check_user_input)
        registry.add_callback(AfterInvocationEvent, self.check_assistant_response)

    def evaluate_content(self, content: str, source: str = "INPUT"):
        """ApplyGuardrail APIでコンテンツを評価（シャドウモード）"""
        try:
            response = self.bedrock_client.apply_guardrail(
                guardrailIdentifier=self.guardrail_id,
                guardrailVersion=self.guardrail_version,
                source=source,
                content=[{"text": {"text": content}}]
            )

            if response.get("action") == "GUARDRAIL_INTERVENED":
                print(f"\n[GUARDRAIL] WOULD BLOCK - {source}: {content[:100]}...")
                for assessment in response.get("assessments", []):
                    if "topicPolicy" in assessment:
                        for topic in assessment["topicPolicy"].get("topics", []):
                            print(f"[GUARDRAIL] Topic Policy: {topic['name']} - {topic['action']}")

        except Exception as e:
            print(f"[GUARDRAIL] Evaluation failed: {e}")

    def check_user_input(self, event: MessageAddedEvent) -> None:
        """ユーザー入力をチェック"""
        if event.message.get("role") == "user":
            content = "".join(block.get("text", "") for block in event.message.get("content", []))
            if content:
                self.evaluate_content(content, "INPUT")

    def check_assistant_response(self, event: AfterInvocationEvent) -> None:
        """アシスタントの応答をチェック"""
        if event.agent.messages and event.agent.messages[-1].get("role") == "assistant":
            assistant_message = event.agent.messages[-1]
            content = "".join(block.get("text", "") for block in assistant_message.get("content", []))
            if content:
                self.evaluate_content(content, "OUTPUT")

# Hooksを使ったエージェントの作成
agent = Agent(
    system_prompt="You are a helpful assistant.",
    hooks=[NotifyOnlyGuardrailsHook("<実際のガードレールIDを入れてください>", "1")]
)

# 通常どおり使用（違反があってもブロックせずログ出力のみ）
agent("チーズナンって美味しいよね")

uv run hooks_guardrail.py

[GUARDRAIL] WOULD BLOCK - INPUT: チーズナンって美味しいよね...
[GUARDRAIL] Topic Policy: non_ai_topics - BLOCKED
はい、チーズナンは本当に美味しいですね！ふわふわのナンの中にとろけるチーズが入っていて、インド料理の中でも特に人気の高いメニューだと思います。

カレーと一緒に食べると、スパイシーなカレーとマイルドなチーズの組み合わせがとても良く合いますよね。チーズが伸びる様子も見た目にも楽しいですし、食べ応えもあります。

どんなカレーと合わせて食べるのがお好みですか？バターチキンカレーやほうれん草カレーなどと特に相性が良いと言われていますが。
[GUARDRAIL] WOULD BLOCK - OUTPUT: はい、チーズナンは本当に美味しいですね！ふわふわのナンの中にとろけるチーズが入っていて、インド料理の中でも特に人気の高いメニューだと思います。

カレーと一緒に食べると、スパイシーなカレーとマイルドな...
[GUARDRAIL] Topic Policy: non_ai_topics - BLOCKED