インラインエージェントを呼び出す - Amazon Bedrock

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インラインエージェントを呼び出す

注記

インラインエージェント機能の設定と呼び出しは、Amazon Bedrock のプレビューリリースであり、変更される可能性があります。

インラインエージェントを呼び出す前に、前提条件を満たしていることを確認してください。

インラインエージェントを呼び出すには、Amazon Bedrock エージェントのランタイムエンドポイントを使用して InvokeInlineAgent API リクエストを送信し、少なくとも次のフィールドを含めます。

フィールド ユースケース
instruction 何を実行し、どのようにユーザーとインタラクションを行うべきかをインラインエージェントに指示します。
foundationModel 作成するインラインエージェントによるオーケストレーションに使用する基盤モデルを指定します。例えば、Anthropic claude、meta Llama3.1 などです。
sessionId セッションの一意の識別子。複数リクエスト間で同じ値を使用すると、同じ会話を続行できます。

次のフィールドはオプションです。

フィールド ユースケース
actionGroups インラインエージェントが実行できるアクションを定義する各アクショングループを含む、アクショングループのリスト。
knowledgeBases モデルが生成するレスポンスを強化するためのインラインエージェントとのナレッジベースの関連付け。
guardrailConfiguration トピックをブロックし、ハルシネーションを防ぎ、アプリケーションの保護を実装するためのガードレール設定。
agentCollaboration コラボレーターエージェントが複数のコラボレーターエージェント間で情報を処理し、最終的なレスポンスを調整する方法を定義します。コラボレーターエージェントをスーパーバイザーにすることもできます。
collaboratorConfigurations コラボレーターエージェントの設定。
collaborators コラボレーターエージェントのリスト。
promptOverrideConfiguration デフォルトのプロンプトを上書きするために使用される詳細プロンプトの設定。
enableTrace インラインエージェントの推論プロセスを追跡するために、トレースをオンにするかどうかを指定します。
idleSessionTTLInSeconds インラインエージェントがセッションを終了し、保存された情報を削除するまでの時間。
customerEncryptionKeyArn エージェントリソースを暗号化するための KMS キーの ARN を指定します。
endSession インラインエージェントとのセッションを終了するかどうかを指定します。
inlineSessionState セッションのさまざまな属性を指定するパラメータ。
inputText エージェントに送信するプロンプトのテキストを指定します。
reasoning_config どのように結論に達したかをモデルが説明できるように、モデルの推論を有効にするために使用します。additionalModelRequestFields フィールド内で使用します。出力トークンのサブセットであるモデル推論に使用する budget_tokens の数を指定する必要があります。詳細については、「モデル推論を使用してモデルのレスポンスを強化する」を参照してください。

次の InvokeInlineAgent API の例は、基盤モデル、手順、コードインタープリターを使用する、アクショングループ、ガードレール、ナレッジベースなど、完全なインラインエージェントの構成を説明しています。

response = bedrock_agent_runtime.invoke_inline_agent(
    // Initialization parameters: cannot be changed for a conversation
    sessionId='uniqueSessionId',
    customerEncryptionKeyArn: String,
    
    // Input
    inputText="Hello, can you help me with a task?",
    endSession=False,
    enableTrace=True,
    
    // Agent configurations
    foundationModel='anthropic.claude-3-7-sonnet-20250219-v1:0',
    instruction="You are a helpful assistant...",
    actionGroups=[
        {
            'name': 'CodeInterpreterAction',
            'parentActionGroupSignature': 'AMAZON.CodeInterpreter'
        },
        {
            'actionGroupName': 'FetchDetails',
            'parentActionGroupSignature': '',
            "actionGroupExecutor": { ... },
            "apiSchema": { ... },
            "description": "string",
            "functionSchema": { ... }
        }
    ],
    knowledgeBases=[
        {
            knowledgeBaseId: "string",
            description: 'Use this KB to get all the info',
            retrievalConfiguration: { 
                vectorSearchConfiguration: { 
                    filter: { ... },
                    numberOfResults: number,
                    overrideSearchType: "string"
               }
            }
        }
    ],
    guardrailConfiguration={
        guardrailIdentifier: 'BlockEverything',
        gurardrailVersion: '1.0'
    },
    promptOverrideConfiguration: {...}
    
    // session properties: persisted throughout conversation
    inlineSessionState = {
        sessionAttributes = { 'key': 'value' },
        promptSessionAttributes = {k:v},
        returnControlInvocationResults = {...},
        invocationId = 'abc',
        files = {...},
    }
  }

リクエストにモデル推論パラメータを含めることができます。以下は、additionalModelRequestFields でモデルの推論を有効にする、単一のプロンプトの例です。

{
    "basePromptTemplate": " ... ",
    "inferenceConfiguration": {
        "stopSequences": [
            "</answer>"
        ]
    },
    "parserMode": "DEFAULT",
    "promptCreationMode": "DEFAULT",
    "promptState": "DISABLED",
    "promptType": "ORCHESTRATION",
    "additionalModelRequestFields":
    "reasoning_config": {
        "type": "enabled",
        "budget_tokens": 1024
    }
}