Amazon MWAA でのエージェントスキルの使用

エージェントスキルは、Amazon Managed Workflows for Apache Airflow オペレーションを通じて AI コーディングアシスタントをガイドする指示パッケージです。オープンソースの Agent Toolkit for の AWS Data Analytics プラグイン (aws-data-analytics) AWS は、オープンな Agent Skills 標準に従う一連のスキルを提供します。スキルをインストールしたら、自然言語で何をするかを記述します。アシスタントは一致するスキルを使用して作業を行います。このガイドでは、Amazon MWAA スキル、複数のアシスタントにインストールする方法、使用できるプロンプトの例について説明します。

概要

GitHub ウェブサイトのオープンソースの Agent Toolkit for AWS の AWS Data Analytics プラグイン (aws-data-analytics) は、Amazon Managed Workflows for Apache Airflow のエージェントスキルを提供します。

スキルは、一般的な Amazon MWAA オペレーションを通じて AI コーディングアシスタント (Kiro、Claude Code、Amazon Q、カーソル、Codex など) をガイドする命令パッケージです。これらのスキルは、Anthropic ウェブサイトのオープンエージェントスキル標準に従っているため、標準をサポートするアシスタント全体で使用できます。

Amazon MWAA スキルは、特に明記されていない限り、Amazon MWAA プロビジョニング環境と Amazon MWAA Serverless の両方で動作します。プロビジョニングされた環境では、Python 有向非巡回グラフ (DAGs) としてワークフローを作成します。Amazon MWAA Serverless では、ワークフローを YAML として作成します。

プラグインには、次の 4 つの Amazon MWAA スキルが含まれています。

authoring-mwaa-workflow は、プロビジョニングされた環境用の Apache Airflow DAGs と Amazon MWAA Serverless 用の YAML ワークフローを作成およびデプロイします。
debugging-mwaa-workflow は、失敗した実行とタスクインスタンス、表示されない DAGs、インポートエラー、ワーカーout-of-memoryエラー、IAM アクセス許可エラーの根本原因を検出します。
testing-mwaa-workflow はデプロイされた DAG またはワークフローをトリガーし、完了までモニタリングし、修正後に再テストします。
upgrading-mwaa-environments は、ブルーグリーン戦略またはインプレース戦略を使用して、プロビジョニングされた環境を 2.x から 3.x を含む新しい Apache Airflow バージョンにアップグレードします。このスキルは、Amazon MWAA Serverless ではなく、プロビジョニングされた環境のみをサポートします。

スキルは AWS 、コマンドラインインターフェイス (AWS CLI) コマンドを実行して AWS リソースとやり取りします。Model AWS Context Protocol (MCP) サーバーもインストールすることをお勧めします。スキルは AWS MCP サーバーを使用して、実行時に現在の AWS ドキュメントを取得し、サンドボックス実行と監査ログ記録を使用して AWS CLI コマンドを実行します。

スキルのインストール

Amazon MWAA スキルは、エージェントツールキットの aws-data-analyticsプラグインの一部です AWS。 AWS MCP サーバーをインストールして Kiro、Claude Code、Codex、Cursor、CLI AWS などのコーディングアシスタントを設定するには、「 Agent Toolkit for AWS User Guide」の「Getting started」を参照してください。プラグインまたはスキルをインストールするときは、Amazon MWAA スキルを提供するaws-data-analyticsプラグインを選択します。

前提条件

「開始方法」の前提条件を完了します。さらに、使用するリソースに限定して、使用する Amazon MWAA アクション名前空間の AWS Identity and Access Management (IAM) プリンシパルアクセス許可を付与します。Amazon MWAA 環境の名前airflow空間と Apache Airflow REST API、および Amazon MWAA Serverless ワークフローと実行airflow-serverlessの名前空間を使用します。

aws-data-analytics プラグインのインストール

アシスタント用の aws-data-analyticsプラグインをインストールします。たとえば、Claude Code で、次のコマンドを実行します。


/plugin install aws-data-analytics@claude-plugins-official

Kiro、Codex、カーソル、およびその他のアシスタントの場合は、「開始方法」の説明に従ってaws-data-analyticsプラグインまたはそのスキルをインストールします。リポジトリから直接スキルをインストールするには、次のコマンドを実行します。


npx skills add aws/agent-toolkit-for-aws/skills

プロンプトの例

スキルをインストールしたら、アシスタントに自然言語プロンプトを提供して Amazon MWAA オペレーションを完了できます。次の例は、スキル別にグループ化されています。

スキルを使用してワークフローを作成およびデプロイするには、次のプロンプトを使用しますauthoring-mwaa-workflow。

「毎日のデータエクスポートを実行して環境にデプロイする Apache Airflow DAG を作成する」
「Amazon MWAA Serverless の YAML ワークフローを構築する」
「3 つのタスクをオーケストレーションし、1 時間ごとに実行するようにスケジュールするパイプラインを作成する」

スキルを使用してワークフローをテストするには、次のプロンプトを使用しますtesting-mwaa-workflow。

「DAG をテストして終了するまで監視する」
「ワークフローのテスト実行をトリガーし、成功したかどうかをレポートする」
「先ほどデプロイしたパイプラインの煙をテストする」

スキルを使用してワークフローをデバッグするには、次のプロンプトを使用しますdebugging-mwaa-workflow。

「失敗した DAG の根本原因を見つける」
「DAG が Airflow UI に表示されない」
「ワーカーがメモリ不足になるのはなぜですか？」

スキルを使用して環境をアップグレードするには、次のプロンプトを使用しますupgrading-mwaa-environments。

「環境を Apache Airflow 2 から 3 にアップグレードする」
「実行履歴を保持するブルー/グリーンアップグレードを計画する」
「MWAA 環境を新しい Apache Airflow バージョンに移行する」

プロンプトでスキルに名前を付ける必要はありません。アシスタントは、リクエストに基づいて一致するスキルを自動的に選択します。