Amazon Bedrock AgentCore: エンタープライズAIエージェントのための9つのルール

Enterprise AI agent, 9つのコアルール

AWSは、Amazon Bedrock AgentCoreに基づいてエンタープライズAIエージェントを構築するためのガイドをリリースしました。^[AWS] AgentCoreは、AIエージェントを大規模に作成、デプロイ、管理するためのプラットフォームです。

9つのルールが重要です。スコープの絞り込み、可観測性、ツール定義、自動評価、マルチエージェント、スケーリング、コード分離、テスト、組織のスケーリング。

正直なところ、AIエージェントのデモと本番環境は別ゲーです。このガイドはそのギャップを埋める試みです。

AgentCore Gatewayが際立っています。MCPサーバーやLambdaなどの分散したツールの一元管理。セマンティック検索を通じて適切なツールを見つけます。

セッション分離も特徴です。各セッションは個別のマイクロVMで実行され、終了するとVMも終了します。

個人的には、「エージェント的コード vs 決定論的コード」の区別が最も実用的だと思います。日付の計算はコードで行い、意図の決定はエージェントで行う。このバランスを見つけたチームが勝つでしょう。

Q: AgentCoreと既存のBedrock Agentsの違いは何ですか？

A: Bedrock Agentsは、単一のエージェントの構築に焦点を当てています。AgentCoreは、複数のエージェントの大規模運用、ツール統合、セッション管理などを含むエンタープライズプラットフォームです。

Q: マルチエージェント連携についてはどうですか？

A: 順次、階層型、P2Pパターンをサポートします。コンテキストはAgentCore Memoryと共有され、ハンドオフはOpenTelemetryで監視されます。

Q: セキュリティはどのように確保されますか？

A: Identityは認証を担当し、Policyは認可を担当し、Gatewayは実行前の検証を担当します。各セッションは隔離されたマイクロVMで実行されます。

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