エージェント AI フレームワーク - AWS 規範ガイダンス

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エージェント AI フレームワーク

のエージェント AI の基礎 AWSは、自律的で目標指向の動作を可能にするコアパターンとワークフローを調べます。これらのパターンを実装する中心にあるのは、フレームワークの選択です。フレームワークは、本番環境対応の自律型 AI エージェントの構築に必要な構造、ツール、オーケストレーション機能を提供するソフトウェア基盤です。

効果的なエージェント AI フレームワークは、未加工の大規模言語モデル (LLM) インタラクションを、独立したオペレーションが可能な堅牢で自律的なエージェントに変換するいくつかの重要な機能を提供します。

  • エージェントオーケストレーションは、単一または複数のエージェント間の情報の流れと意思決定を調整し、人間の介入なしに複雑な目標を達成します。

  • ツール統合により、エージェントは外部システム、APIs、データソースとやり取りして、言語処理を超えて機能を拡張できます。詳細については、 Strands Agentsドキュメントの「ツールの概要」を参照してください。

  • メモリ管理は、永続的またはセッションベースの状態を提供し、インタラクション全体でコンテキストを維持します。これは、長時間実行される自律タスクに不可欠です。詳細については、 LangChain ブログの「エージェントフレームワークについて考える方法」を参照してください。

  • ワークフロー定義は、高度な自律推論を可能にするチェーン、ルーティング、並列化、リフレクションループなどの構造化パターンをサポートします。

  • デプロイとモニタリングにより、自動システムのオブザーバビリティを備えた開発から本番稼働への移行が容易になります。詳細については、LangGraph「プラットフォーム GA の発表」を参照してください。

これらの機能は、フレームワーク環境全体でさまざまなアプローチと重点を置いて実装され、それぞれがさまざまな自律型エージェントのユースケースと組織コンテキストに異なる利点を提供します。

このセクションでは、エージェント AI ソリューションを構築するための主要なフレームワークをプロファイリングして比較し、その強み、制限、自律運用の理想的なユースケースに焦点を当てます。

注記

このセクションでは、AI の機関を特にサポートするフレームワークについて説明し、機関のないフロントエンドインターフェイスや生成 AI については説明しません。