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1. 『Amazon Bedrock AgentCore 実践 入門』を読んで 実務に活かせそうなことを考えてみた © gi ftee Inc. all ri ghts reserved
2. 自己紹介 ⚫ 名前: 大類 (おおるい) 有紀子 ⚫ 所属: 株式会社ギフティ 技術本部 ⚫ 職種: エンジニア (新卒3年目) ⚫ 仕事 ⚫ エンタープライズ（大手飲食チェーン）向けサービ スの開発チームに所属しています ⚫ 左は最近食べた美味しいラーメンです 2
3. 本日話すこと ⚫ 「Amazon Bedrock AgentCore 実践入門 Strands Agentsで 構築するAIエージェント [AWS深掘りガイド]」 を読んでみた学びを共有します。 ⚫ 実務で導入経験はありませんが、AIエージェント導入を検討すると良い 場面、AIエージェント開発ツール選定の軸について考察をしてみました。 3
4. 本からの学び: AIエージェントとは AI同士・ツール同士が自律連携する世界観 4
5. 本からの学び: 設計思想 フレームワークとマネージド基盤に分かれる 層 担当 やること フレームワーク (アプリ層) Strands Agents プロンプト設計、Agent Loop (※1)、マルチエージェント制 御 (※2)、外部トリガーからの 起動 マネージド基盤 (インフラ層) 作ったコードを安全・大規模 に動かす。記憶・認証・ツー Amazon Bedrock AgentCore ル集約・セキュリティ・評価 をフルマネージドで提供 ※1 Agent Loop: 「思考 ツール実行 結果確認」を答えが出るまで繰り返すループ処理 ※2 マルチエージェント制御: 複数のAgentに処理を振り分けるロジック 5
6. 本からの学び: AgentCoreの主な部品 本番運用に必要な機能が、部品として用意されている 部品 説明 Memory 会話をまたぐ長期記憶 Identity 外部ツール/API呼び出し時の認証・認可 Gateway MCPサーバー、Lambda、REST APIを1つのハ ブに束ねる Policy Cedar言語によるアクセス制御(ガードレール) 組み込みツール セキュアなブラウザとコード実行環境 Observability / Evaluations トレースの可視化と、回答の自動評価 6
7. 考えたこと: AIエージェント導入検討のシチュエーション 定常的にやっている調べ物 場面 エージェントに任せる作業イメージ 社内ドキュメント検索 Wiki・チケット・共有ドライブなど、散らばっ た情報源をまたいで探し、要約する ソースコード調査 ファイルを読み、検索し、呼び出し元を辿る 技術調査 公式ドキュメントやリリースノートを検索・読 み込みして、比較・整理する 導入の目安: 繰り返し発生する作業 / 複数の情報源にまたがる 導入に向かないパターン: 手順が完全に毎回固定である場合 → エージェントではなくスクリプトで 十分 7
8. 考えたこと: AIエージェント開発ツールの選定 軸1 目的で選ぶ 目的 選択肢 理由 構成をシンプルにしたい モデル提供元のエージェント SDKだけで作る (例: OpenAI Agents SDK、Claude Agent SDK) 依存が少なく、小さく始められ る 業務を自動化したい ローコードツール (例: Dify) GUIで素早く作れる、非エンジ ニアも触れる 本番運用まで考える フレームワーク + マネージド基 盤(例: Strands + AgentCore) 認証・記憶・監視・評価を基盤 側に任せられる 8
9. 考えたこと: AIエージェント開発ツールの選定 軸2 使っているインフラに合わせる クラウド フレームワーク マネージド基盤 AWS Strands Agents Amazon Bedrock AgentCore Microsoft Microsoft Agent Framework Microsoft Foundry Agent Service Google Cloud Agent Development Kit (ADK) Vertex AI Agent Engine 9
10. まとめ 本からの学び ⚫ 設計思想 フレームワーク(Strands Agentsなど)と、マネージド基盤(AgentCoreなど) に分かれる ⚫ 本番運用に必要な機能が、部品として用意されている 記憶・認証・ツール接続・アクセス制御・監視・評価 考えたこと ⚫ 導入すると効果的なのは、繰り返し発生し、複数の情報源にまたがる「調べ物」 ⚫ AIエージェント開発ツールの選定は、「目的」/「今使っているクラウド」等の軸で考える 10