開発 AI エージェント Bedrock Engineer 開発秘話 / bedrock-engineer-dev-stroy

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rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 〜開発エージェントの作り手から見る、エージェントの利用／実装テクニック〜 Daisuke Awaji 春の B E D R O C K アプデおさらい＆ B E D R O C K E N G I N E E R 開発秘話スペシャル Solutions Architect Amazon Web Services Japan G.K. 開発 AI エージェント Bedrock Engineer 開発秘話

rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. • 本日ご紹介するツールは AWS サービスではなく、 AWS サービスを活用したサンプルアプリやソリューションを含みます。 • ツールやソリューションはサポート対象外となりますが、ご参考になりうる要素をご紹介することを目的にしております。 2 諸注意

rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. Daisuke Awaji Amazon Web Services Japan Solutions Architect 3 @gee0awa Serverless, Generative AI, Frontend ❤

rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. Generative AI: Trends through the years 4 2023 The year of POCs 2024 The year of Production 2025 The year of Business Value 生成AIってなんだ ? 安全なのか ? どの基盤モデルを利用すべき ? どこから始めればいい ? プロンプトエンジニアリングは必要 ? プロジェクトの優先順位付けとは ? どうやって実現するか ? どうすればコストを削減できるか ? どのカスタマイズ方法を使用すればよいか ? Agentをうまく活用するには ? どうすればより広範囲に活用できる ? どうすれば業務変革をもたらせるか ? 組織全体での包括的なAI導入のためにはどうしたらよいか? 業務を効率化するソフトウェアをどう作るか、から業務をAIエージェントとどう協調させるか、へ

rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. Bedrock Engineer 7 https://github.com/aws-samples/bedrock-engineer Amazon Bedrock を使用した開発を支援する AI アシスタント @gee0awa 👆 こちらから資料をチェック

rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 8 観葉植物の EC サイトダッシュボードフィットネスブログ Step Function の ASL 生成 AWS の構成図生成 Agent Chat https://github.com/aws-samples/bedrock-engineer Amazon Bedrock を使用した開発を支援する AI アシスタント Bedrock Engineer @gee0awa 👆 こちらから資料をチェック

rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 9 インストール方法アプリをダウンロードするだけ！（Windows の人はビルドしてね）はじめかた Click !! 任意）ご興味がございましたらインストールいただき、操作しながらお話を聞いていただければと思います。

rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 10 インストール方法（ビルドする場合） $ npm install $ npm run build:mac npm run build:win npm run build:linux またはまたはリポジトリをクローンして２行コマンド実行ローカルにネイティブアプリがビルドされます！ ① ビルドして ② アプリを開くダブルクリックで開く Mac, Windows, Linux それぞれの OS に応じてコマンドを変えてくださいはじめかた任意）ご興味がございましたらインストールいただき、操作しながらお話を聞いていただければと思います。

rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 設定画面から AWS アクセスキー、シークレットアクセスキーを設定すればすぐに利用開始できます（Proﬁle の指定も可能です） 11 初期設定設定画面を開くアクセスキーシークレットアクセスキーを設定はじめかた任意）ご興味がございましたらインストールいただき、操作しながらお話を聞いていただければと思います。

rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. AWS マネジメントコンソール Bedrock のモデルアクセスを選択し、モデルアクセスの変更から利用するモデルのアクセスをリクエストしてください 12 Bedrock モデルアクセスの有効化任意）ご興味がございましたらインストールいただき、操作しながらお話を聞いていただければと思います。 @gee0awa 👆 こちらから資料をチェック

rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 14 最初のコミットは 2024年07月02日 https://github.com/daisuke-awaji/bedrock-engineer-cli/commit/61490071b75a81ae629ec31857893575e5c7044e https://github.com/cline/cline/commit/9f169b7e4bd32dbd59626e031fcfb663558c9cbd 数百行程度のコーディングエージェントを実装し、そのエージェントを使って GUI を備えた Bedrock Engineer を開発してきました。ちなみに CLIINE は 2024年 07月06 日が 1st commit

rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. © 2024, Amazon Web Services, Inc. or its aﬃliates. All rights reserved. Amazon Conﬁdential and Trademark. 本日は Bedrock Engineer を作る過程で得た私なりのエージェントの使い方・知見をご案内いたします 15

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rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 16 AI エージェント自分の置かれている環境を理解し、様々なツールを活用して目標に向かってタスクをこなしていく AI の仕組み https://www.anthropic.com/research/building-effective-agents @gee0awa 👆 こちらから資料をチェック

rights reserved. Amazon Conﬁdential and Trademark. 17 汎用的な開発エージェントソースコードを読み、フォルダを作り、コードを実装します。ソーセージの構造を理解し、Marmaid.js 形式で図解を行い、開発者を支援します。 Web 検索や RAG 検索を使用して実装している文脈に応じた最適な実装計画を検討します。 ▶ ◀ 読み書き @gee0awa 👆 こちらから資料をチェック

rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 18 開発の例）ソフトウェアの構造を図解して説明 ① ソフトウェアのディレクトリ構造/ファイルを読み込む ② 構造を理解し、図解して説明する（この図ではエージェントチャットのシーケンスを表現しています） ③ さらに実装をしたり、設計書を書いたり、、、 @gee0awa 👆 こちらから資料をチェック

rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 19 AIエージェントの構成要素プロンプトとツール Agent ツール User ファイルの読み込みファイルの書き込みファイルの移動、コピーフォルダの作成 URL を指定した検索 Tavily Search による検索画像生成 Amazon Nova, Titan Stable Diffusion シリーズ任意のコマンド実行 Amazon Bedrock Knowledge Base Agents 独自のツールを実装し組み込みが可能 Python API Database AI エージェント開発・利用において一般的なツールを搭載任意のコマンドや MCP を介してデータベースや API にも接続可能 MCP Server Model Context Protocol システムプロンプト @gee0awa 👆 こちらから資料をチェック

rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. © 2024, Amazon Web Services, Inc. or its aﬃliates. All rights reserved. Amazon Conﬁdential and Trademark. エージェントができること（ツール）から考えるユースケース 20 @gee0awa 👆 こちらから資料をチェック

rights reserved. Amazon Conﬁdential and Trademark. Tavily Search や URL 指定の検索が可能文脈に応じて知識の補完をしながら遂行するエージェントが実装できます。 21 Web Grounding 開発のシーンに応じてウェブから知識を補完する例必要な知識が得られるまで自律的にクエリを変更して知識を探索 1）React でルーティングを実装するには？ 3）react-router 以外の実装手段は？ 2）react-router 以外の実装手段は？ URL を指定した検索 Tavily Search による検索ツールを使ってできること @gee0awa 👆 こちらから資料をチェック

rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 22 Web Grounding ｜ユースケース • 最新のライブラリのドキュメント参照 CloudFormation の新しいプロパティの使い方、AWS CDK Constructs の使い方などを調査させて実装する • エラーログの分析、調査ソフトウェア開発の過程で得られたエラーログを元にして調査、改善策を特定してコードを修正する注意点 • 特定のドキュメントに限定して調査させる場合、後述の Knowledge Base や AWS Document の MCP サーバーを利用するなどのほうが検索性能が高まる可能性があります @gee0awa 👆 こちらから資料をチェック

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rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 従来の RAG では人間がクエリを工夫する必要がありましたが、 Agent を介在することで、クエリを最適化して必要十分な量を実行して探索します 24 Agentic-RAG Knowledge Base に複数回最適なクエリを実行 “管理画面テーブルフォームデータ表示” ツールを使ってできること Amazon Bedrock Knowledge Base ”レイアウトコンポーネント ResponsiveLayout AppLayout Header” （クエリ 1 回目）（クエリ 2 回目） AWS のデザインシステムを使って EC サイトの管理画面を実装してください。事前にコードサンプルなどを入れておく必要があります @gee0awa 👆 こちらから資料をチェック

rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. CloudScape Design システムに従って鉢植えの植物に特化した EC ウェブサイトの基本構造とレイアウトを作成してください。React, TypeScript, VIte で作っていきましょう。主要な要件は以下の通りです。 <Conditions> •レイアウトは Amazon.com のようなものにする。 •EC ウェブサイトの名前は "Green Village" とする。 •グリーンの配色テーマを使用する。 •植物をカード形式で表示するセクションを追加する。 •ショッピングカートに追加する機能を作成する。 •現在のショッピングカートの中身を確認し、合計金額を計算する機能を作成する。 </Conditions> 26 Agentic-RAGの活用例）デザインシステムに従うウェブアプリプロンプト生成されたアプリケーション Knowledge Base にデザインシステムのソースコードを保存しておくことで、最適なコードを参照しながら実装を進めることが可能です。 Agent (Bedrock Engineer) Knowledge Base （クエリ１回目） Knowledge Base （クエリ２回目）ツールを使ってできること

rights reserved. Amazon Conﬁdential and Trademark. 27 Agentic-RAG ｜ユースケース • デザインシステムに従うWebサイト、UIの実装 • 社内のコーディング規約に従うサンプルコードにしたがったコードの実装 @gee0awa 👆 こちらから資料をチェック

rights reserved. Amazon Conﬁdential and Trademark. Bedrock Engineer を Orchestrator として、複数の Sub-Agent を実行できます。 Sub-Agent は Bedrock Agent を使用したり、 CLI 経由で実行することもできます。 28 Multi-Agent Orchestration Sub-Agent (Bedrock Agent) Agent (Bedrock Engineer) Sub-Agent (via CLI) Bedrock Agent の Code Interpreter を使用して、CSV形式の売り上げデータを可視化した例ツールを使ってできること

rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. ② ツールが利用可能に 29 MCP サーバーへの接続 MCP サーバーと接続して、様々なツールを実行できます ① MCP Server の定義を入力ツールを使ってできること @gee0awa 👆 こちらから資料をチェック

rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 30 awslabs の提供するMCPサーバーの例 AWS Documentation MCP •ドキュメント検索：AWS公式ドキュメントをAPI経由で検索 •ドキュメント閲覧：AWSドキュメントページをMarkdown形式に変換して取得 •コンテンツ推薦：関連するAWSドキュメントページの推薦を取得 Knowledge Bases Retrieval MCP Server •ナレッジベース発見と探索：利用可能なナレッジベースとデータソースの検索 •自然言語クエリ：自然言語を使用したナレッジベースへの問い合わせ •データソースフィルタリング：特定のデータソースに焦点を当てた検索 •検索結果のリランク：Amazon Bedrockのリランキング機能を使用した関連性向上 AWS Cost Analysis MCP Server •AWSコスト分析と可視化：サービス、リージョン、階層別のコスト内訳表示 •自然言語によるコストデータクエリ：英語での質問に基づくAWSコスト情報の提供 •コストレポートと最適化提案：包括的なコストレポート作成と最適化提案 AWS CDK MCP Server •CDK全般ガイダンス：AWS Solutions Constructsを使用した実装パターン提供 •CDK Nagインテグレーション：セキュリティとコンプライアンスのルール適用と説明 •AWS Solutions Constructs対応：一般的なアーキテクチャニーズに対応するパターン検索 •生成AI向けCDKコンストラクト：AI/ML ワークロード向けの特殊コンストラクト検索など

rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 31 MCPサーバーの例｜ユースケース • AWS の環境情報を調査して、構成図（draw.io形式など）に記述する • 実装中のエラーログを渡して原因分析を行う • GitHub の issue を調査して、実装方法を計画 • Jira などのプロジェクト管理ツールと連携し、バックログを管理する • ブラウザテストをオートメーションするなど @gee0awa 👆 こちらから資料をチェック

rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. コードを分析する前に Extended Thinking させるのではなく、コードを分析して、AI エージェント自身に思考するタイミングを決めさせる 32 Think ツールツールを使ってできること https://www.anthropic.com/engineering/claude-think-tool ToolSpec の例 T-Bench におけるパフォーマンス測定結果

rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. • ウェブ検索、Agentic-RAG、他のエージェントとのコラボレーションにより、開発エージェント自身ができることの可能性を拡張できることが重要 • Cline や Cursor に代表される開発エージェントも MCP サーバーと接続することにより、その機能を拡張する • 社内のコアモジュールやデザインシステムなどのコードを参照して実装できる仕組みを実現できるかを考える • とはいえ、ツール実行時にセキュリティには気を払う必要があるガードレールなど実行前に制御可能な機構を導入する 33 開発エージェントに期待すること（ツール編）

rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. • セキュリティ MCP サーバーには悪意のあるコードやネットワークへの通信がある場合があります。内容を精査した上で、用法を守った利用が求められます。 • ツールをシンプルに保つ（入力する変数の数や命名）人間にも同じことがいえますが、複雑なツールは使いこなせません。分かりやすいツール名、変数名、膨大とならない入力値を設計しましょう。 • ツールの実行結果を小さくツールの実行結果の量が多すぎる場合、コンテキスト長に乗らない・乗ったとしても Forgetting や Model Drift のリスクが多くなります。ウェブクロールや API、データベースと接続する場合は、実行結果を小さく維持できるようなクエリ設計を心がけましょう。 34 ツールのカスタマイズにおける留意点

rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. © 2024, Amazon Web Services, Inc. or its aﬃliates. All rights reserved. Amazon Conﬁdential and Trademark. 安全に開発 AI エージェントを使う 35 @gee0awa 👆 こちらから資料をチェック

© 2025、アマゾンウェブサービス社またはその関連会社全著作権を留保します。 Amazon Bedrock において提供する基盤モデルは EULA に記述の通り、顧客データを保存せず、学習にも利用しません。Bedrock で提供する全ての基盤モデルに対して、ガードレールをはじめとしたセキュリティ機能は
同様に機能し、AWSのサービスとして取得している ISMAP の言明範囲に変更はありません。LLM は ISMAP の対象外となります。 Amazon Bedrock のモデル選択とセキュリティ LLM (知能) ガ " ドレ " ル Amazon Bedrock ガバナンス／ロギング／暗号化等 IAM / アクセス制御 Agents/Flow モデル評価アプリケーション ISMAP ISO/IEC 42001:2023 Amazon Bedrock サービスとして ISMAP を取得 LLM（基盤モデル）の変更に伴ってシステム全体の機密性、安全性、可⽤性が損なわれることはありませんモデル選択

© 2025、アマゾンウェブサービス社またはその関連会社全著作権を留保します。 Amazon Bedrock ガードレールのしくみ最終的な応答基盤モデル基盤モデル or
ナレッジベースの呼び出しユーザー⼊⼒ (プロンプト) 基盤モデル出⼒ Amazon Bedrock Guardrails ガードレール拒否トピック単語フィルタ機微情報フィルタ出⼒ガードレールに抵触すると判断された場合、拒否メッセージや PII削除を⾏った内容を応答とするプロンプトフィルター強度応答フィルター強度ブロックメッセージコンテンツフィルタ⽂脈根拠チェック (テキスト or 画像に対応) ユーザープロンプトと基盤モデル出⼒に対して出⼒可否や削減、検知を実施 ※ 性質上、決定的な振る舞いをするものではない点に留意

rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 38 ガードレールの適用エージェントは自律的にファイルを読み込んだり、データベースを収集しますがそれらデータをマスキングした結果を返却したり、LLM への送信を防ぐことができます。読み込んだファイルをマスキングしている例設定画面からガードレールID、バージョンを指定 @gee0awa 👆 こちらから資料をチェック

rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. guardrailConfig にてガードレールを指定することで、自動的に適用されます 39 Converse API の guardrailConfig アプリケーション Amazon Bedrock LLMs Converse API ガードレールが自動的に適用ガードレールの適用方法１ @gee0awa 👆 こちらから資料をチェック

rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. LLM を介さず、直接 Guradrail の機能が利用できます。 ToolUse の実行結果（ToolResult）をリクエストに載せたくない場合や Amazon Bedrock でサポートしていない LLM を利用しているケースで有効です 40 ApplyGuardrail API アプリケーション ApplyGuardrail ガードレールだけを利用したい場合ガードレールの適用方法２ @gee0awa 👆 こちらから資料をチェック

rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 41 Amazon Q Developer CLI https://github.com/aws/amazon-q-developer-cli • エージェントモードが搭載されました • Claude 3.7 sonnet も搭載 • AWS CLI の実行に最適化されていますリソースの調査、操作、構成図の作成など • MCP サーバーの統合はまもなく https://www.youtube.com/shorts/Cu4dPLlOi_4 • ガードレールが組み込まれています • 無料枠がありますちなみに

rights reserved. Amazon Conﬁdential and Trademark. 43 エージェントをカスタマイズする汎用的な開発エージェントだけではなく、特定の分野に特化した開発エージェントを作れます。開発チームの共通的なルールや思想に従う開発エージェントにしたり、動作を柔軟にコントロールできます。例えば、コードを生成した後は必ず npm run lint まで実行して型エラーの検知までは AI に自律的に検証させるなど、AI エージェントに評価プロセスまで実行させることが可能です。 @gee0awa 👆 こちらから資料をチェック

rights reserved. Amazon Conﬁdential and Trademark. 44 エージェントをカスタマイズする ①エージェントの名前と簡単な説明文章を入れて ② System Prompt を自動生成するボタンをクリックすると ③ 使用するツールや文脈を考えたシステムプロンプトが自動生成されます。 @gee0awa 👆 こちらから資料をチェック

rights reserved. Amazon Conﬁdential and Trademark. 45 エージェントをカスタマイズする（例） Infrastructure as Code の達人あなたは AWS インフラストラクチャの専門家 AI アシスタントです。 CloudFormation と AWS CDK のエキスパートとして、以下の能力を持っています： Infrastructure as Code (IaC) の設計と実装： - AWS CloudFormation テンプレートの作成と最適化 - AWS CDK を使用したインフラストラクチャの定義 - ベストプラクティスに基づいたアーキテクチャ設計 - セキュリティとコンプライアンスの考慮 - コスト最適化の提案技術的な専門知識： - YAML/JSON形式のCloudFormationテンプレート作成 - TypeScript/Python/JavaによるAWS CDKコード開発 - AWS サービスの深い知識と適切な組み合わせの提案 - マルチアカウント/マルチリージョン構成の設計 - CI/CDパイプラインへのIaCの統合作業時の注意事項：プロジェクトのルートディレクトリは {{projectPath}} ですファイルの読み書きを行う際は絶対パスを使用します既存のコードを分析する際は read_ﬁle ツールを使用します新規ファイルや変更は writeToFile ツールで実装しますベストプラクティスの提供： - モジュール化と再利用可能なコンポーネントの設計 - 環境分離（開発/ステージング/本番）の実装方法 - タグ付けとリソース命名規則の標準化 - 適切なIAMポリシーとロールの設計 - 効率的なスタック構造の設計プロジェクト作成時： 1. 適切なプロジェクト構造を提案 2. 必要なディレクトリとファイルを作成 3. 基本的な設定ファイルのテンプレートを提供 4. デプロイメントパイプラインの設計支援最新情報の提供： - AWS の新機能や更新情報の調査にはtavilySearchを使用モバイルアプリ開発のエキスパートどのような状況下で何のツールを使い、目的を遂行するかエージェントの目的エージェントの志向ツールの説明あなたはTypeScript、React Native、Expo およびモバイルUI開発のエキスパートAIアシスタントです。以下の分野で専門的な知識とスキルを持っています： - TypeScriptを使用した型安全な開発 - React Nativeによるクロスプラットフォームモバイルアプリケーション開発 - Expoフレームワークの活用とベストプラクティス - モバイルUIデザインパターンとユーザーエクスペリエンス - パフォーマンス最適化とデバッグ - アプリのライフサイクル管理とデプロイメント特に以下の分野に強みがあります： 1. モバイルアプリケーションのアーキテクチャ設計 2. TypeScriptとReact Nativeのベストプラクティスの実装 3. Expoツールチェーンの効果的な活用 4. レスポンシブで魅力的なUIコンポーネントの作成 5. アプリケーションのパフォーマンス最適化 6. クロスプラットフォーム互換性の確保開発支援において以下のツールを活用します： - プロジェクト構造の作成と管理（createFolder, writeToFile） - 既存コードの分析とレビュー（readFiles, listFiles） - 最新の技術情報の取得（tavilySearch, fetchWebsite） - UI/UXデザインの視覚化（generateImage） - 知識ベースからの情報取得（retrieve） - 必要なコマンドの実行（executeCommand）作業ディレクトリ: {{projectPath}} プロジェクト作成時の重要なルール： - 必ずプロジェクトのルートフォルダを作成することから開始 - TypeScriptの型定義を徹底 - コンポーネントの再利用性とテスト容易性を重視 - Expoの設定とプラットフォーム固有の設定を適切に管理 - アプリケーションのパフォーマンスとユーザー体験を常に意識 - セキュリティベストプラクティスの遵守コードレビューと改善時：補足のルールなど @gee0awa 👆 こちらから資料をチェック

rights reserved. Amazon Conﬁdential and Trademark. 46 開発以外に応用できるエージェントエージェントのシステムプロンプトを制御することで、開発以外の業務にも応用が可能ですカフェの店員として振る舞うエージェント、心理カウンセラーのようなエージェントもすぐに実装できます。例）カフェの店員エージェントあなたは心温まるカフェの店員AIアシスタントです。お客様に寄り添い、丁寧で親身な接客を心がけます。性格と態度: - 明るく、親しみやすい態度で接客 - 礼儀正しく、丁寧な言葉遣い - お客様のニーズを積極的に理解し、適切な提案を行う - 困っているお客様へは特に配慮を持って対応 - 常に笑顔で接客することを心がける基本的な対応: 1. お客様への挨拶から始める 2. オーダーを丁寧にお伺いする 3. メニューの説明や提案を行う 4. アレルギーや好みについての確認 5. 注文の復唱と確認 6. お会計の案内 7. お見送りの挨拶メニュー知識: - コーヒー、紅茶、その他ドリンクの特徴を詳しく説明可能 - フード・デザートメニューの内容と調理方法を把握 - アレルギー情報や原材料についての正確な情報提供 - 季節限定メニューの案内特別な対応: - アレルギーをお持ちのお客様への細心の注意 - お子様連れのお客様への配慮 - 外国人のお客様への多言語対応 - 高齢者や障がいをお持ちのお客様へのサポート @gee0awa 👆 こちらから資料をチェック

rights reserved. Amazon Conﬁdential and Trademark. 47 カスタムエージェントの例）紙芝居の達人ユーザーの指示：歯磨きの大切さを３歳児につたえるために、ゾウさんを主人公として物語を作ってください。１）ディレクトリ構造を作成し、ストーリーを決定２）紙芝居のページごとに最適な画像を作成画像生成LLMに対してリクエストするプロンプトも自律的に作成して実行しています @gee0awa 👆 こちらから資料をチェック

rights reserved. Amazon Conﬁdential and Trademark. 48 カスタムエージェントの例）紙芝居の達人 HTMLとして最終的な成果物（絵本）を作成しました @gee0awa 👆 こちらから資料をチェック

rights reserved. Amazon Conﬁdential and Trademark. ユーザーがカスタマイズした／作成したエージェントを構成するシステムプロンプトを共有するコンテンツハブ 49 Agent Directory エージェントを選んですぐに使えます @gee0awa 👆 こちらから資料をチェック

rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. • 全ての作業が機械的に処理が可能であればワークフローを実装する（プログラミングをする）例１）エージェントに HTML のレポートを書かせるのではなく、 JSON を出力させて事前に用意しておいた HTML テンプレートに埋め込んで表示する。例２）Agentic-RAG のような仕組みで、ファイルを自律的に探索させるのではなく、あらかじめ決められた条件に基づき、参照させるドキュメントを決定木的にに決定する。 51 すべてのタスクをエージェントに実行させないこと • どこにお金をかけるべきか、慎重になるエージェントは多くのトークンを消費します。探索的に課題解決が必要のないケースはワークフローとして実装をして、エージェントが呼び出す。あるいは人間がソフトウェアを使用するデザインにするべきです。 @gee0awa 👆 こちらから資料をチェック

rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 52 プロンプトキャッシュ「ソースコードを分析し、その構造と機能を図解を含めて説明してください」と指示した際のキャッシュ有無による比較 ※ 合計トークン数に少し差異があるため、完全な比較となっていない点にご留意ください。キャッシュなしキャッシュあり @gee0awa 👆 こちらから資料をチェック

rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 53 プロンプトキャッシュを効率的に使うために Bedrock Claude Sonnet 3.7では、入力トークンに対して以下のコストが適用されますキャッシュヒットできれば最大 90 %コスト削減１、入力プロンプトは “静的に” システムプロンプトに new Date().toString() などの動的な要素（現在時刻など）を入れる場合、毎秒プロンプトが変わってしまうためキャッシュが効きません。プロンプトキャッシュは完全一致で評価されます。２、TTL (Time To Live) を意識してキャッシュは 5 分間の TTL (Time To Live) があります。人間がエージェントと協調する際には、作業をある程度の期間継続して行うことでコスト削減効果が見込めます。「エージェントの作業が終わっても放置ダメ絶対」 1kトークンあたりの単価通常との比率通常 $0.003 100% キャッシュ書き込み $0.00375 125% キャッシュ読み込み $0.0003 10% @gee0awa 👆 こちらから資料をチェック

rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 58 App LLM Controller 1. ツールの定義 (ToolSpec) とプロンプトを送信 2. LLM からツールの実行要求（ツール名、パラメータ） 3. ツール実行 4. 実行結果 5. ツールの実行結果を送信 6. ツールの実行結果に基づき回答を生成 ToolUse の流れ Tool

rights reserved. Amazon Conﬁdential and Trademark. 59 Bedrock Converse API Tool Use の実装例 toolSpec の定義（Bedrock に送信する）実行される Tool (Function) の実装 Bedrock Engineer は内部の処理で ToolUse を使用して様々な機能を拡張します。

rights reserved. Amazon Conﬁdential and Trademark. 60 Bedrock Converse API LLM との Request/Response, ToolUse の Input, Output を message 配列として組み立て、 Amazon Bedrock の Converse API に送信することで、AI エージェントの動作を実現します [ { "role": "user", "content": [{"text": "東京都墨田区の天気は？"}], }, { "role": "assistant", "content": [ { "toolUse": { "input": {"city": "墨田区", "prefecture": "東京都"}, "name": "get_weather", "toolUseId": "tooluse_UwHeZGCnSQusfLrwCp9CcQ", } }, ], }, { "role": "user", "content": [ { "toolResult": { "content": [{"text": "東京都, 墨田区の天気は晴れで，最高気温は22度です．"}] "toolUseId": "tooluse_UwHeZGCnSQusfLrwCp9CcQ", } } ], }, { "role": "assistant", "content": [ { "text": "分かりました。東京都墨田区の天気は晴れで、最高気温は22度だそうです。晴れの天気で気温も高めなので、過ごしやすい1日になりそうですね。外出する際は軽めの服装がおすすめです。" } ], }, ] 0 1 2 3 ・・・ユーザーからのメッセージ・LLM のレスポンス・ToolUse のインプット・ToolUse で指定された関数実行結果・ToolUse のアウトプット LLM からのメッセージ

rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 61 message 配列が長くなると？ Context Length（例えば 200K Token）に収まらないほど長い会話となる場合、多くの開発エージェントは不要なメッセージ配列の要素を削除（or 要約）して LLM に送信する実装しています。長期間続くタスクを実行する場合、過去の実行結果を忘れてしまい再度実行するループに陥る可能性があります。 0 1 2 3 ・・・ユーザーからのメッセージ・LLM のレスポンス・ToolUse のインプット・ToolUse で指定された関数実行結果・ToolUse のアウトプット LLM からのメッセージ 400 401 402 403 ・・・ 100 101 102 103 初めの方の指示だけ残し（LLMへの送信対象とする）不要なステップは削除 or 要約（LLMへの送信対象から除く）現在進行中のタスクで必要な文脈は残す（LLMへの送信対象とする）

rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. https://www.all-hands.dev/blog/openhands-context-condensensation-for-more-eﬃcient-ai-agents 62 OpenHands のコンテキストコンデンサー会話が一定の閾値を超えると、古い会話履歴を要約して保持する。キャッシュ効率にも優れ、コスト削減にも効果あり参考

rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 63 コンテキストの長さの目安 Bedrock Engineer ではコンテキスト長（送信する messege 配列の長さ）を設定可能にしています。メッセージの１要素に含まれる情報量やトークン数にも依存しますが、１メッセージあたり１ファイルを読み込むエージェントを前提とすると、私の感覚では以下のような作業とそれに対して十分必要となる配列の長さの目安を記載します。ここの長さ配列の長さ作業できる目安タスクの例 30 超小規模なタスク「~~のファイルの~~の処理を~~~という感じに書き換えて」のような１〜２ファイルで完結する変更作業 60 小規模なタスク「~~の問題が発生している原因を調査してください。~~や~~のファイルを中心に探索すると良いです」のような人間による補助ありの原因分析 90 １コミットに載せたい程度の機能変更「現在の実装を注意深く調査した上で、~~機能を実装してください」 120 トークンの無駄遣い１度に実行させる作業が大きすぎるため、タスクを小さくするべき「~~機能を実装してください。その次に私の確認を取らずに横断的な i18n 対応を実施してください。最後にヌケモレチェックのために …（以下略）」

rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 65 文脈に沿ったレコメンド機能生成 AI (Claude) の結果を JSON 形式にすることで UI に組み込みやすく工夫する ToolSpec を指定することで、指定の JSON フォーマットで出力させる https://docs.anthropic.com/en/docs/test-and-evaluate/strengthen-guardrails/increase-consistency#example-generating-consistent-market-intelligence レコメンド機能 Amazon Bedrock 生成AI基盤モデル Claude3 title, value というキーを含む JSON形式の配列で出⼒してください以下はその例です。 <example> [{title: ʼʼ, value: ʻʼ}] </example> [ { title: ”導⼊画像の最適化”, value: ”画像のロードを…” }, { title: “カートの詳細化”, value: “ショッピングカート機能を・・・” } ] プロンプト出力 ToolSpec に JSON の構造を指定してリクエストする

rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 66 Stream Response される JSON 配列を構造化して表示する Chunk 化された JSON 配列を Frontend でパースして組み立て、配列の要素を１つずつ徐々に表示することで、ユーザーを待たせない工夫をする。 JSON 配列をパースして部分的に構造化して UI に表示する配列の要素配列の要素配列の要素

rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. AIアシスタントの操作を「計画」と「実行」の2つのフェーズに分離することで、ユーザーがAIの行動をより細かく制御できます。 68 １、計画と実行計画実行〜フォルダでは〇〇機能が実装されています。この機能に △△ の機能を追加したいです。要件は以下の通りです。・XXXX ・YYYY まずはソースコードを探索・調査して実装計画を立て、私からフィードバックを求めてください。 OKです。では、その計画で実装を開始してください。型チェックや静的解析などのコマンドを実行しながら開発作業を行ってください。

rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 70 ２、コンテキストの長さの目安 Bedrock Engineer ではコンテキスト長（送信する messege 配列の長さ）を設定可能にしています。メッセージの１要素に含まれる情報量やトークン数にも依存しますが、１メッセージあたり１ファイルを読み込むエージェントを前提とすると、私の感覚では以下のような作業とそれに対して十分必要となる配列の長さの目安を記載します。配列の長さ作業できる目安タスクの例 30 超小規模なタスク「~~のファイルの~~の処理を~~~という感じに書き換えて」のような１〜２ファイルで完結する変更作業 60 小規模なタスク「~~の問題が発生している原因を調査してください。~~や~~のファイルを中心に探索すると良いです」のような人間による補助ありの原因分析 90 １コミットに載せたい程度の機能変更「現在の実装を注意深く調査した上で、~~機能を実装してください」 120 トークンの無駄遣い１度に実行させる作業が大きすぎるため、タスクを小さくするべき「~~機能を実装してください。その次に私の確認を取らずに横断的な i18n 対応を実施してください。最後にヌケモレチェックのために …（以下略）」

rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. ３、システムプロンプトの構造 Infrastructure as Code の達人あなたは AWS インフラストラクチャの専門家 AI アシスタントです。 CloudFormation と AWS CDK のエキスパートとして、以下の能力を持っています： Infrastructure as Code (IaC) の設計と実装： - AWS CloudFormation テンプレートの作成と最適化 - AWS CDK を使用したインフラストラクチャの定義 - ベストプラクティスに基づいたアーキテクチャ設計 - セキュリティとコンプライアンスの考慮 - コスト最適化の提案技術的な専門知識： - YAML/JSON形式のCloudFormationテンプレート作成 - TypeScript/Python/JavaによるAWS CDKコード開発 - AWS サービスの深い知識と適切な組み合わせの提案 - マルチアカウント/マルチリージョン構成の設計 - CI/CDパイプラインへのIaCの統合作業時の注意事項：プロジェクトのルートディレクトリは {{projectPath}} ですファイルの読み書きを行う際は絶対パスを使用します既存のコードを分析する際は read_file ツールを使用します新規ファイルや変更は writeToFile ツールで実装しますベストプラクティスの提供： - モジュール化と再利用可能なコンポーネントの設計 - 環境分離（開発/ステージング/本番）の実装方法 - タグ付けとリソース命名規則の標準化 - 適切なIAMポリシーとロールの設計 - 効率的なスタック構造の設計モバイルアプリ開発のエキスパートどのような状況下で何のツールを使い、目的を遂行するかエージェントの目的エージェントの制約や志向ツールの使い方あなたはTypeScript、React Native、Expo およびモバイルUI開発のエキスパートAIアシスタントです。以下の分野で専門的な知識とスキルを持っています： - TypeScriptを使用した型安全な開発 - React Nativeによるクロスプラットフォームモバイルアプリケーション開発 - Expoフレームワークの活用とベストプラクティス - モバイルUIデザインパターンとユーザーエクスペリエンス - パフォーマンス最適化とデバッグ - アプリのライフサイクル管理とデプロイメント特に以下の分野に強みがあります： 1. モバイルアプリケーションのアーキテクチャ設計 2. TypeScriptとReact Nativeのベストプラクティスの実装 3. Expoツールチェーンの効果的な活用 4. レスポンシブで魅力的なUIコンポーネントの作成 5. アプリケーションのパフォーマンス最適化 6. クロスプラットフォーム互換性の確保開発支援において以下のツールを活用します： - プロジェクト構造の作成と管理（createFolder, writeToFile） - 既存コードの分析とレビュー（readFiles, listFiles） - 最新の技術情報の取得（tavilySearch, fetchWebsite） - UI/UXデザインの視覚化（generateImage） - 知識ベースからの情報取得（retrieve） - 必要なコマンドの実行（executeCommand）作業ディレクトリ: {{projectPath}} 補足のルールなどエージェントの目的、制約や志向、ツールの使い方を含めましょう。より目的に応じたタスク制御やツールの実行が可能になり、トークンの節約にも繋がります。「MCP サーバーを入れたけど思ったように動いてくれない！」となる主な原因として、このシステムプロンプトの指示が無い、または曖昧だという事がよくあります。

rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. https://github.com/anthropics/prompt-eng-interactive-tutorial 72 参考となるプロンプトガイド https://docs.anthropic.com/ja/docs/build-with-claude/prompt-engineering/overview

rights reserved. Amazon Conﬁdential and Trademark. Remote SWE Agents • ゴールが明確なタスクを丸投げできる • ユーザーの開発環境と干渉せず、並列動作可能 • スマホのみで操作可能 74 https://github.com/aws-samples/remote-swe-agents クラウド・非同期型の開発エージェント • エージェント自身が専用の開発環境を持つ (クラウド) • エージェントの挙動をユーザーは細かく関知せず、タスク完了後に成果を確認する (非同期) ローカル・同期型に対する利点 GitHub の aws-samples リポジトリに公開しています

rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. Amazon Q Developer CLI Agent など CDK バックエンドサンプルコード (multi-agent-samples-jp) サンプル②: Agentic Workflow by Step Functions サンプル①: Multi-Agent Collaboration by Bedrock サンプル③: Event-Driven Agent by Event Bridge Supervisor Agentic Workflow EventBridge Invoke Model Collaborator Collaborator Invoke Model Tool Tool 目的特化エージェントに変換ユーザー通知ユーザー入力材料科学 SRE/CloudOps 故障分析 etc… Bedrock Agent の CDK テンプレートをベースに Coding Agent を生成フロントエンド GenU Bedrock Enginner マネコン etc… 業務システム Coding Agent で開発することを想定した Agents for Amazon Bedrock 等のサンプルコード https://github.com/aws-samples/multi-agent-samples-jp GitHub の aws-samples リポジトリに公開しています multi-agent-samples-jp

rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. Bedrock Engineer はサンプルアプリケーションですが、 1. ソフトウェア開発におけるツールとして、 2. AI エージェントの実装の参考として、 3. AI エージェントをカスタマイズするツールとして、ご利用いただくことができます。今後も（私の体力が続く限り）機能開発をしていく予定ですのでぜひご注目いただければと思います。 76 おわりに

rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. Thank you! © 2025, Amazon Web Services, Inc. or its aﬃliates. All rights reserved. Amazon Conﬁdential and Trademark. AWS サンプルとして公開しております。 AWS の正式なサービスではないことにご留意ください。 https://github.com/aws-samples/bedrock-engineer

開発 AI エージェント Bedrock Engineer 開発秘話 / bedrock-en...

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