エージェントのしくみ | Kiro と学ぶ Strands Agents 01

AI エージェントは、モデルと、それ以外の仕組み (ハーネス) でできています。この資料では、モデルは「この道具を呼びたい」と返すだけで、道具を動かし、結果を記録に足し、止まる所を決めるのはハーネスだということを、架空のネットのお店の問い合わせ窓口の場面の絵で説明します。同じ窓口を Strands Agents で動かし、Hook でモデルの頼み (道具の呼び出し) と実行の順を、周ごとのトークンを、limits で止まった理由を、本物の端末の画面で読みます。シリーズ「Kiro と学ぶ Strands Agents」の 01 (はじめる) です。

Transcript

1. Kiro と学ぶ Strands Agents 01 はじめる エージェントのしくみ モデル + ハーネス、ループ、道具 2026-11 時点 (Strands Agents 1.64) 2026 年 11 ⽉ 稲⽥ ⼤陸 アマゾン ウェブ サービス ジャパン © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 01 Kiro + Strands Agents 1
2. はじめに ⾃⼰紹介 稲⽥ ⼤陸 いなだ りく (いなりく) アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 ソリューションアーキテクト 製造業のお客様を中⼼に⽀援 最近の取り組み AI 駆動開発ライフサイクルの推進 Kiro と AWS Amplify の情報発信 © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. X @inada_riku Speaker Deck speakerdeck.com/inariku Zenn zenn.dev/inariku GitHub github.com/inariku 2
3. はじめに シリーズの中の位置 いまは 01 エージェントのしくみ、次は 02 道具を渡す はじめる 01–02 作り込む 01 エージェントのしくみ 次に読む 02 道具を渡す 03–06 確かめる Hook で決まりを 03 守らせる Skill と steering 07 評価する 07 載せて広げる 08–10 08 アプリとクラウドに載せる 04 で⼿順を守らせる 09 組み⽴て済みで始める 05 覚えさせる 10 囲いの中で安全に動かす 06 チームで動かす © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 3
4. はじめに この資料で分かること エージェントのしくみを場⾯で⾒てから、同じことをコードで動かす 1 しくみ: エージェント = モデル + ハーネス。モデルは頼むだけ 2 ループ: 考える、道具を頼む、結果を⾒る。⽌まる所を決めておく 3 動かす: 頼みと実⾏の順、渡したトークン、⽌まった理由を⾒る このシリーズでは、架空のネットのお店の問い合わせ窓⼝のエージェントを 1 つ作って育てる しくみ ループ 動かす モデル + ハーネス 調べて、また考える 起きたことを⾒る © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 4
5. 1 エージェントのしくみ モデルだけでは仕事にならない モデルは物知りだが、台帳を⾒られず、⼿を動かせず、覚えてもいない 注⽂した品がまだ届きません 台帳が⾒られないので、 お答えできません 台帳を⾒られない 今の注⽂が分からない ⼿を動かせない 返⾦の操作ができない 覚えていない さっきの話を忘れる 何も無い机 © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 物知りでも、ひとりでは 調べられない 5
6. 1 エージェントのしくみ エージェント = モデル + ハーネス モデルの周りの仕組みがハーネス。合わせてエージェントになる モデル ハーネス = 机と、その周りの道具⼀式 = 窓⼝係 考えて、⽂を書く ループ 調べて、また考える 道具の実⾏ 台帳や判⼦を動かす ⽂脈 机の上に広げる書類 記憶 さっきの話を覚える 確かめ 決まりを守ったか⾒る 観測 何が起きたかを⾒る エージェント 仕事ができる窓⼝ Agent(...) 窓⼝係がモデル、机と道具⼀式がハーネス OpenAI の⼿引きの 3 つの部品なら、道具と指⽰は机の側 © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 6
7. 1 エージェントのしくみ モデルは頼むだけ、動かすのはハーネス モデルは「呼びたい」と返すだけ。道具を動かすのは周りの仕組み 1 窓⼝係 (モデル) 2 机の仕組み (ハーネス) lookup_customer 札を読み、 (C-1001) を呼びたい 台帳を引く この返事が「札」。 台帳には触らない lookup_customer(...) の関数を呼ぶのはここ Strands 3 記録に⾜す ⼭⽥ 花⼦ さん 会話の記録に⾜し、 次の周でまた窓⼝係へ (失敗も結果として返す) 窓⼝係は「呼びたい」と⾔うだけ。台帳を引くのは机の仕組み © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 7
8. 1 エージェントのしくみ ループ 考える、道具を頼む、結果を⾒るを繰り返し、終わったら答える 2 まだ届きません 考える 終わったら答える 配送中です。 1 受け取る 11 ⽇に届く予定です 道具が要らなくなるまで回る 結果を⾒て繰り返す 4 © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 3 道具を頼む 8
9. 1 エージェントのしくみ ⽌まる所を決めておく 主な出⼝は 3 つ。答えたとき、上限に届いたとき、⼈に戻すとき 答えた 道具を頼まずに答えた (end_turn) 上限に届いた 周の数やトークンの上限 (limits、21 枚⽬) ループ ⼈に戻す 取り消せない操作の前、失敗が続いたとき (03) 上限は付けなければ無い。⽌まる所は作る⼈が先に決める トークン: モデルが⽂を読み書きする単位。上限と費⽤はこれで数える © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 9
10. 1 エージェントのしくみ ⼿順を書かず、任せる ⼿順を全部書かず、道具と⽬的を渡して、進め⽅はモデルに任せる ⼿順を全部書く 配送中なら、予定⽇を⾔う 道具と⽬的を渡して任せる ⽬的: お客さんの困りごとを解く 遅れなら、おわびして調べる 届いたなら、届いた⽇を⾔う 箱が壊れていた 書いていない場合で⽌まる © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 箱が壊れていた 道具で調べて、考えて答える 10
11. 1 エージェントのしくみ 決めた流れか、任せるか ⼿順を書けるなら決めた流れで⾜りる。書けない仕事を任せる 決めた流れ (ワークフロー) エージェントに任せる ⼿順をコードで先に決めておく 進め⽅をモデルが決める 注⽂番号 配送の状況 決まった⽂ 届かない理由を調べ、 謝って返⾦の案を出す 代わりに遅く、⾼くなり、 向く仕事: 注⽂番号から配送の状況を返す 1 回の呼び出し 決めた流れ © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 向く仕事: 誤りが重なることもある エージェント 良くなると確かめられたときだけ、 1 段ずつ上がる 11
12. 2 お店の問い合わせ窓⼝ お店の問い合わせ窓⼝ お客さんの問い合わせに、台帳を調べて答える窓⼝係を作る C-1001 です。注⽂した品がまだ届きません 机の上の道具 (3 つ) lookup_customer お客さんの台帳を⾒る get_order_history 注⽂の台帳を⾒る process_refund 返⾦の判⼦を押す tools=[...] © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 台帳は架空のデータ 01 では返⾦も縛っていない。 頼めば押せてしまう (03 で縛る) 12
13. 2 お店の問い合わせ窓⼝ 道具は説明の付いた関数 @tool の関数が道具。モデルは名前、説明、引数を読んで選ぶ tools.py (抜き書き) @tool def lookup_customer(customer_id: str) -> str: """お客さんを ID で調べる。 名前 関数の名前 説明 docstring (Args を除く) Args: customer_id: お客さんの ID (例: C-1001) """ … 引数 型と Args の説明 中⾝は、台帳 (コードの中の辞書) を引いて⽂を 返すだけ。 ラベル モデルはこの 3 つを読んで、 どの道具を使うか決める 型 (str) から引数の形が作られる © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 13
14. 2 お店の問い合わせ窓⼝ 指⽰は仕事の決まり 役と⽬的と判断の⼿がかりを、ちょうどよい細かさで書く agent.py (抜き書き。窓⼝係への指⽰の全部) SYSTEM_PROMPT = """あなたはネットの家電のお店の問い合わせ窓⼝の係です。 丁寧に、短く、記号の飾りを使わずに答えてください。今⽇は 2026-11-09 です。 - 何かをする前に、lookup_customer でお客さんを確かめる - 道具で分かることは、お客さんに聞き返さない""" 少ない指⽰で試し、外れを⾒て⾜す (この指⽰も、答えに ** などの記号が出たので 1 句⾜した) 細かすぎる ちょうどよい ざっくりすぎる 分かれ道を全部 if-else で書く 役と⽬的と、判断の⼿がかり 「よろしく対応して」だけ 書いていない場合で⽌まる (上の 4 ⾏) 何を確かめるか分からない © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 14
15. 3 動かして中を⾒る 動かす前の⽤意 Python と uv、SDK、AWS の資格情報、Bedrock のモデルを⽤意する Python 3.10 以上 strands-agents AWS の資格情報 Bedrock のモデル この資料は uv add aws configure などで Claude Sonnet 5 を 3.12 と uv を使った strands-agents 資格情報とリージョン 呼べるようにする SDK の既定のモデルは Bedrock の Claude Sonnet 4.6。この資料は Sonnet 5 を 指定した。呼ぶたびに、使ったトークンの量で費⽤がかかる。 問い合わせ 1 回は約 2,300 トークン (この資料で 5 回動かして測った値) 同じ形のコードは、公開のハンズオンの Module 1 で動かせる (付録 A2) © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 15
16. 3 動かして中を⾒る エージェントを作って頼む モデル、道具、指⽰を渡して Agent を作り、問い合わせの⽂を渡して呼ぶ agent.py (抜き書き。SYSTEM_PROMPT と model の⾏は省いた) from strands import Agent from strands.models import BedrockModel from tools import (get_order_history, lookup_customer, process_refund) agent = Agent( model=model, tools=[lookup_customer, get_order_history, process_refund], system_prompt=SYSTEM_PROMPT, ) if __name__ == "__main__": agent("C-1001 です。注⽂した品がまだ届きません") © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. model= → 窓⼝係 (モデル) tools=[...] → 机の上の道具 system_prompt= → 仕事の決まり agent("...") → お客さんの問い合わせ 16
17. 3 動かして中を⾒る 動かす 道具を 2 つ呼び、 配送中で 11 ⽇に 届くと答えた Tool #1、#2 道具を呼んだ印 (既定の表⽰) そのあとの⽂ モデルの答え (流しながら出る) 答えは毎回変わる © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 17
18. 3 動かして中を⾒る 何が起きたかを⾒る agent.messages を 順に読むと、 ループの段が⾒える [ ] は記録の番号、 丸数字は 8 枚⽬の図の 番号。1 周は、モデルを 1 回呼び、頼まれた道具を 動かすまで 1 周⽬: モデルを呼び、頼まれた道具を動かす [1] 問い合わせ ① [2] 考えて、道具を頼む ②③ © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 2 周⽬: 結果を読んで答える [3] 道具の結果 ④ [4] 考えて、答える ② 18
19. 3 動かして中を⾒る 頼みと実⾏の順を⾒る モデルが頼み、 Strands が動かして 記録に⾜した Strands: 机の仕組みがしたこと モデル: 窓⼝係の返事 (札) Hook (BeforeModelCallEvent など) で、モデルを呼ぶ前、モデルの 返事のあと、道具を動かす前、道具の結果のあとに 1 ⾏ずつ出した 2 つを同時に動かした 1 回の返事で 2 つ頼むと、 既定で同時に動く (02) © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 19
20. 3 動かして中を⾒る 毎回モデルに渡すもの 毎回、指⽰と道具の説明と それまでの記録を渡す。 ⼊⼒は出⼒よりずっと多い 1 回⽬ ⼊⼒ 817 指⽰ 道具の説明 3 つ 問い合わせ 130 2 回⽬ ⼊⼒ 1,127 指⽰ 道具の説明 3 つ 問い合わせ 頼みと結果 出⼒: 道具を 2 つ頼む札 190 出⼒: 答え 棒の⻑さは上の画⾯のトークン数 (動かすたびに変わる)。⼊⼒の区切りは順の絵で、割合は測っていない モデルは前の周を覚えていない。毎回、渡された記録を読み直す 記録が⻑いほど費⽤が増え、中のことを思い出す⼒も落ちる (05) © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 20
21. 3 動かして中を⾒る ループに上限を付ける turns=1 で、 1 周で⽌まった limits.py (抜き書き) LIMITS = {"上限なし": None, "turns=1 ": {"turns": 1}} for name, limits in LIMITS.items(): … result = agent(ASK, limits=limits) … ⽌まった理由は result.stop_reason に⼊る。上限は各周の頭で 確かめるので、turns=1 でも 1 周⽬の道具は動き、トークンの 上限は 1 周の中で超えることがある。記録は頼みと結果の組が ⽋けない形で残り、上限を上げて呼び直せる © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. limits の主な上限 turns ループの周の数 total_tokens ⼊⼒と出⼒の合計 output_tokens 出⼒の合計 渡さなければ、上限は無い 21
22. 3 動かして中を⾒る モデルを替える モデルを替えても、道具と指⽰はそのまま使える Amazon Bedrock の Claude (既定) 机と道具はそのまま ほかの プロバイダー BedrockModel Anthropic、 OpenAI、Ollama tools、system_prompt agent.py (この資料で動かしたもの) model = BedrockModel( model_id="global.anthropic.claude-sonnet-5", region_name="ap-northeast-1", # 東京 ) © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 替えたら、組で確かめ直す モデルごとに、得意なこと、費⽤、速さ、 道具の使い⽅が違う。評価しているのは、 モデルとハーネスが⼀緒に動いたもの (07 で扱う) 22
23. まとめ まとめ モデルにハーネスを付けるとエージェントになり、道具を使って答える 1 しくみ: エージェント = モデル + ハーネス。モデルは頼むだけ 2 ループ: 考える、道具を頼む、結果を⾒る。⽌まる所を決めておく 3 動かす: 頼みと実⾏の順、渡したトークン、⽌まった理由を⾒る しくみ ループ 動かす モデル + ハーネス 調べて、また考える 起きたことを⾒る © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 23
24. まとめ 次に読む資料 道具を⾜すなら 02。⼈に戻る出⼝は 03、被害の上限は 10 02 03 10 道具を渡す Hook で決まりを守らせる 囲いの中で安全に動かす ⾃分の関数、組み込みの 「⼈に戻る」出⼝を作る。 被害に上限を置く。 道具、MCP をつなぐ 返⾦の前に承認を待つ 囲い、規則、承認、⾒張り © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 24
25. 付録 A1 ⽤語 ⽤語 意味 ⽤語 意味 エージェント モデル + ハーネス docstring 関数の頭の説明の⽂ モデル 考えて⽂を書く AI システムプロンプト 仕事の決まりの⽂ ハーネス モデルの周りの仕組み全部 プロバイダー モデルを貸すサービス ループ 考えて道具を頼む繰り返し Amazon Bedrock AWS のモデルのサービス 道具 モデルが呼べる関数 トークン モデルが読み書きする単位 @tool 関数を道具にする印 agent.messages 会話と呼び出しの記録 Hook ループの途中で呼ぶ関数 stop_reason ループが⽌まった理由 決めた流れ ⼿順をコードで決めた作り limits ループの上限 (周、トークン) 札 道具を呼びたいという返事 記録 会話と道具の頼みと結果 周 モデル 1 回と、その道具まで 問い合わせ お客さんの質問や相談 © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 25
26. 付録 A2 出典と参考 strandsagents.com の講座「Agent Fundamentals with Strands」 (全 14 回、動画と読み物) https://strandsagents.com/docs/learning/how-agents-really-work/ この資料は Lesson 1 と 2 の流れと考え⽅を⼟台にし、図は⾃分の絵で描き直した。講座の コードは aws-samples/sample-building-with-strands-course (MIT-0、README の題は Building Agent Harnesses with Strands Agents)。この資料のコードの元は次のハンズオン aws-samples/sample-strands-agents-hands-on-workshop (aws-samples で公開、MIT-0) の Module 1 https://github.com/aws-samples/sample-strands-agents-hands-on-workshop strandsagents.com: Python Quickstart、Agent Loop、Hooks、Create custom tools、 Model providers、Amazon Bedrock、Callback handlers、Metrics https://strandsagents.com/docs/user-guide/sdk/quickstart/python/ Strands のブログ「Strands Agents and the Model-Driven Approach」 https://strandsagents.com/blog/strands-agents-model-driven-approach/ HumanLayer、12-Factor Agents の Factor 4 https://github.com/humanlayer/12-factor-agents Manus、2025 年 7 ⽉、エージェントの⽂脈の設計 https://manus.im/blog/Context-Engineering-for-AI-Agents-Lessons-from-Building-Manus © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 26
27. 付録 A3 出典と参考 (続き) Anthropic、2024 年 12 ⽉、エージェントの組み⽅ https://www.anthropic.com/engineering/building-effective-agents Anthropic、2025 年 9 ⽉、⽂脈の設計 https://www.anthropic.com/engineering/effective-context-engineering-for-ai-agents Anthropic、2026 年 1 ⽉、エージェントの評価の仕⽅ https://www.anthropic.com/engineering/demystifying-evals-for-ai-agents OpenAI、2025 年 4 ⽉、エージェントの作り⽅の⼿引き (PDF) https://cdn.openai.com/business-guides-and-resources/a-practical-guide-to-building-agents.pdf OpenAI、2026 年 3 ⽉、Responses API に計算機の環境を持たせた記事 https://openai.com/index/equip-responses-api-computer-environment/ OpenAI、開発者向けの⽂書「Running agents」 https://developers.openai.com/api/docs/guides/agents/running-agents OpenAI、2026 年 1 ⽉、エージェントのループの記事 (openai.com の記事) © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 27