Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Amazon Bedrock Agents (基本編)
Search
為藤アキラ
January 22, 2025
Technology
220
0
Share
Amazon Bedrock Agents (基本編)
為藤アキラ
January 22, 2025
More Decks by 為藤アキラ
See All by 為藤アキラ
Agent ServerはWeb Serverではない。ADKで考えるAgentOps
akiratameto
0
150
AI Agent Vertex AI Agent Builder × A2A × ADKで繋げるマルチエージェント
akiratameto
1
120
[OpsJAWS Meetup33 AIOps] Amazon Bedrockガードレールで守る安全なAI運用
akiratameto
2
360
Amazon Bedrockで実現する堅牢なデータエンジニアリング
akiratameto
1
110
Bedrock カスタムモデルvs汎用モデルの比較
akiratameto
1
150
Vertex AIで実現するLLMデータアノテーションの効率化と自動化
akiratameto
0
190
Amazon Bedrock Agents (ナレッジベースの種類)
akiratameto
1
280
DeepSeek-R1をカスタムモデルとしてAmazon Bedrockにインポートし活用
akiratameto
0
250
SageMaker Feature Storeを活かしたLLM推論
akiratameto
1
97
Other Decks in Technology
See All in Technology
AI時代のガードレールとしてのAPIガバナンス
nagix
0
160
Bill One 開発エンジニア 紹介資料
sansan33
PRO
5
18k
幾億の壁を超えて/Beyond Countless Walls(JP)
ikuodanaka
0
130
Revisiting [CLS] and Patch Token Interaction in Vision Transformers
yu4u
0
290
Introduction to Bill One Development Engineer
sansan33
PRO
0
410
暗黙知について一歩踏み込んで考える - 暗黙知の4タイプと暗黙考・暗黙動へ
masayamoriofficial
0
1.8k
AI駆動1on1〜AIに自分を育ててもらう〜
yoshiakiyasuda
0
110
MLOps導入のための組織作りの第一歩
akasan
0
280
こんなアーキテクチャ図はいやだ / Anti-pattern in AWS Architecture Diagrams
naospon
1
390
サイバーフィジカル社会とは何か / What Is a Cyber-Physical Society?
ks91
PRO
0
210
🀄️ on swiftc
giginet
PRO
0
380
Introduction to Sansan Meishi Maker Development Engineer
sansan33
PRO
0
390
Featured
See All Featured
Tips & Tricks on How to Get Your First Job In Tech
honzajavorek
1
490
The SEO Collaboration Effect
kristinabergwall1
0
420
Bash Introduction
62gerente
615
210k
Responsive Adventures: Dirty Tricks From The Dark Corners of Front-End
smashingmag
254
22k
Creating an realtime collaboration tool: Agile Flush - .NET Oxford
marcduiker
35
2.4k
Visualization
eitanlees
150
17k
Easily Structure & Communicate Ideas using Wireframe
afnizarnur
194
17k
It's Worth the Effort
3n
188
29k
Navigating Weather and Climate Data
rabernat
0
160
Marketing Yourself as an Engineer | Alaka | Gurzu
gurzu
0
180
Heart Work Chapter 1 - Part 1
lfama
PRO
5
35k
Information Architects: The Missing Link in Design Systems
soysaucechin
0
880
Transcript
AWS活用 Amazon Bedrock #1 Amazon Bedrock Agents 基本編 株式会社BLUEISH 代表取締役CEO兼CTO
為藤アキラ @AkiraTameto
為藤 アキラ (Akira Tameto) 株式会社BLUEISH 代表取締役 CEO兼CTO ・AWS歴12年 ・直近のAIプロジェクト
・画像を中心とした機械学習とLLM のハイブリッドのアーキテクト 自己紹介
基本的な1日のスケジュール
今回の基礎編でのゴール ・AI Agentを知ること ・Amazon Bedrockを知ること
今回の基礎編でのゴール ・AI Agentを知ること ・Amazon Bedrockを知ること ・迷わずにBedrock Agentsで作業が出来ること
AI Agentとは?
自立型の生成AI?
AI Agentとは? 出典: 日経クロステック「有能人材「AIエージェント」とは 宿泊予約や商談資料作成」より 特定のタスクを自動的かつ自律的に実行するシステム
AI Agentとは? AI Agentは、環境と対話し、データを収集し、そのデータを使用して自己決定 タスクを実行して、事前に決められた目標を達成するためのソフトウェアプログ ラムです。 目標は人間が設定しますが、その目標を達成するために実行する必要がある最 適なアクションは AI エージェントが独自に選択します。
AI Agentを6段階で考える
AI Agentを6段階で考える ・L0 (No AI) AIによる学習・推論なし。単なるツール+行動のみ ・L1 (Rule-based
AI) あらかじめ設定したルール(if-then)に基づいて動くAI ・L2 (IL/RL-based AI) 模倣学習(IL)や強化学習(RL)などを活用し、試行錯誤を通じて推論・意思決定をするAI ・L3 (LLM-based AI) 大規模言語モデル(LLM)を中核に据え、言語理解や高度な推論が可能 ・L4 L3を踏まえたうえで自律学習と汎化能力を付与し、新しい状況に柔軟に適応するAI ・L5 L4をさらに拡張し感情や性格(パーソナリティ)を持ち複数エージェント同士で協調・連携できるAI
AI Agentを6段階で考える ・L0 (No AI) AIによる学習・推論なし。単なるツール+行動のみ ・L2 (IL/RL-based
AI) 模倣学習(IL)や強化学習(RL)などを活用し、試行錯誤を通じて推論・意思決定をするAI ・L3 (LLM-based AI) 大規模言語モデル(LLM)を中核に据え、言語理解や高度な推論が可能 ・L4 L3を踏まえたうえで自律学習と汎化能力を付与し、新しい状況に柔軟に適応するAI ・L5 L4をさらに拡張し感情や性格(パーソナリティ)を持ち複数エージェント同士で協調・連携できるAI ・L1 (Rule-based AI) あらかじめ設定したルール(if-then)に基づいて動くAI
AI Agentに向いているもの 出典:AWS Black BeltOnline Seminar より
AI Agentに向いているもの 出典:AWS Black BeltOnline Seminar より
Amazon Bedrock Agentsの歴史 2023年9月28日 Amazon Bedrockが正式リリース 2023年11月28日 Amazon Bedrock Agentsが一般リリース
2024年4月5日 Amazon Bedrock AgentsがCloudFormationに対応 2024年4月23日 ユーザーからの必要なパラメータで を定義 2024年4月23日 機能がリリース 〜 Action Group Return of Control
Amazon Bedrock Agentsでの流れ 出典:AWS Black BeltOnline Seminar より 全体の処理の流れのイメージ
Amazon Bedrock Agentsでの流れ 対話形式での処理の流れ
Amazon Bedrock Agentsでの流れ Input Output 前処理 (1) オーケストレーション (n) ターン
後処理 (1) ターンからの処理の流れ 基盤モデルの呼び出し
デモンストレーション
Amazon Bedrock Agentsの作成 (TOP)
Amazon Bedrock Agentsの作成 (エージェント TOP)
Amazon Bedrock Agentsの作成 (エージェント TOP) マルチエージェントは今回はやらない
Amazon Bedrock Agentsの作成 (エージェント 詳細)
Amazon Bedrock Agentsの作成 (モデルを選択)
Amazon Bedrock Agentsの作成 (全体説明)
Amazon Bedrock Agentsの作成 (全体説明)
Amazon Bedrock Agentsの作成 (全体説明)
Amazon Bedrock Agentsでの流れ 出典:AWS Black BeltOnline Seminar より 全体の処理の流れのイメージ
Amazon Bedrock Agentsでの流れ 出典:AWS Black BeltOnline Seminar より 全体の処理の流れのイメージ
Amazon Bedrock Agentsの作成 (全体説明)
Amazon Bedrock Agentsでの流れ 対話形式での処理の流れ
Amazon Bedrock Agentsでの流れ 対話形式での処理の流れ セッションを保持
Amazon Bedrock Agentsの作成 (全体説明)
Amazon Bedrock Agentsでの流れ 出典:AWS Black BeltOnline Seminar より 全体の処理の流れのイメージ
Amazon Bedrock Agentsでの流れ 出典:AWS Black BeltOnline Seminar より 全体の処理の流れのイメージ
Amazon Bedrock Agentsの作成 (全体説明)
Amazon Bedrock Agentsでの流れ Input Output 前処理 (1) オーケストレーション (n) ターン
後処理 (1) ターンからの処理の流れ 基盤モデルの呼び出し
Amazon Bedrock Agentsでの流れ Input Output 前処理 (1) オーケストレーション (n) ターン
後処理 (1) ターンからの処理の流れ 基盤モデルの呼び出し
Amazon Bedrock Agentsでの流れ 出典:AWS Black BeltOnline Seminar より
Amazon Bedrock Agentsの作成 (全体説明)
Amazon Bedrock Agentsでの流れ Input Output 前処理 (1) オーケストレーション (n) ターン
後処理 (1) ターンからの処理の流れ 基盤モデルの呼び出し
Amazon Bedrock Agentsでの流れ 出典:AWS Black BeltOnline Seminar より
Amazon Bedrock Agentsの作成 (全体説明)
Amazon Bedrock Agentsの作成 (アクショングループの作成)
Amazon Bedrock Agentsの作成 (アクショングループの作成)
Amazon Bedrock Agentsの作成 (アクショングループの作成) Return of Control
Amazon Bedrock Agentsの作成 (アクショングループの作成)
Return of control AWS Lambda 関数の使用をスキップして、エージェントを呼び出すアプリケーションに制御を返すことができます。 このようにして、アプリケーションは、必要なネットワークおよびセキュリティ設定をLambda関数と統合することな く、AWS外のシステムと直接統合したり、Amazon Virtual Private
Cloud(Amazon VPC)でホストされている内部エン ドポイントを呼び出したりできます。 Amazon Bedrock Agentsの作成 (アクショングループの作成)
Return of control AWS Lambda 関数の使用をスキップして、エージェントを呼び出すアプリケーションに制御を返すことができます。 このようにして、アプリケーションは、必要なネットワークおよびセキュリティ設定をLambda関数と統合することな く、AWS外のシステムと直接統合したり、Amazon Virtual Private
Cloud(Amazon VPC)でホストされている内部エン ドポイントを呼び出したりできます。 Lambda関数の使用をスキップ出来る。 Lambda関数を呼び出す方式と違い、AWS外のシステムと直接統合できる。 Amazon Bedrock Agentsの作成 (アクショングループの作成)
Amazon Bedrock Agentsの作成 (アクショングループの作成)
Amazon Bedrock Agentsの作成 (アクショングループの作成)
Amazon Bedrock Agentsの作成 (アクショングループの作成)
Amazon Bedrock Agentsの作成 (アクショングループの作成)
Amazon Bedrock Agentsの作成 (アクショングループの作成)
Amazon Bedrock Agentsの作成 (アクショングループの作成)
Amazon Bedrock Agentsの作成 (アクショングループの作成)
Amazon Bedrock Agentsの作成 (アクショングループの作成)
Amazon Bedrock Agentsの作成 (アクショングループの作成)
Amazon Bedrock Agentsの作成完了
Amazon Bedrock Agentsのテスト (Lambda)
Amazon Bedrock Agentsのテスト (Lambda)
Amazon Bedrock Agentsのテスト (Lambda)
Amazon Bedrock Agentsのテスト (Return of Control)
Amazon Bedrock Agentsのテスト (Return of Control)
Amazon Bedrock Agentsのテスト (Return of Control)
Amazon Bedrock Agentsのテスト (Return of Control)
Amazon Bedrock Agentsのテスト (Return of Control)
Amazon Bedrock Agentsのテスト (Return of Control)
Amazon Bedrock Agentsのテスト (Return of Control)
Amazon Bedrock Agentsのテスト (Return of Control)
Amazon Bedrock Agentsのテスト (Return of Control)
Amazon Bedrock Agentsのテスト (Return of Control)
Amazon Bedrock Agentsでの流れ 出典:AWS Black BeltOnline Seminar より 全体の処理の流れのイメージ
Thank You!