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のエージェント AI フレームワーク、プラットフォーム、プロトコル、ツール AWS
Aaron Sempf、Ansley Verzosa、Joshua Samuel、Amazon Web Services (AWS)
2026 年 1 月 (ドキュメント履歴)
エージェント AI は、AI、分散システム、ソフトウェアエンジニアリングの共通部分における強力なパラダイムです。AI モデルを使用し、ツールやリソースと統合する、自律的で非同期のソフトウェアエージェントで構成されるインテリジェントシステムのクラスです。エージェントは代理人として行動し、コンテキスト、目標に対する理由を把握し、意思決定を行い、ユーザーやシステムに代わって意図的なアクションを実行できます。これらのエージェントは、分散環境内で独立して、多くの場合共同で動作し、インテリジェンス、メモリ、インテントが組み込まれた委任された目標を追求するように設計されています。
では AWS、組織はエージェント AI を活用して複雑なワークフローを自動化し、意思決定プロセスを強化し、より応答性の高いシステムを作成できます。このガイドでは、効果的なエージェント AI ソリューションを構築するために必要な主要なコンポーネントについて説明します。
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フレームワークは、利点とユースケースのレビューなど、現在のエージェント AI フレームワークをプロファイリングします。これらのフレームワークが、パターン、プロトコル、ツール間で差別化されていない重労働をどのように軽減するかについて説明します。主要な選択基準を理解し、要件に適したフレームワークを選択します。
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プラットフォームは、エージェント AI プラットフォーム (マネージドエージェント、オープンソースオーケストレーション、ハイブリッド) の概要と、選択または設計に関する考慮事項を提供します。
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プロトコルは、エージェントとのやり取りに不可欠な標準化された通信プロトコルを探索します。Agent-to-agent プロトコルは、オープンソースの Model Context Protocol (MCP) や Agent2Agent (A2A) などの独自の実装とともに登場しています。一般的なプロトコルにより、さまざまなプロトコルがシームレスにやり取りする方法について説明します。
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ツールには、プロトコルベースのツール (MCP など）、フレームワークネイティブツール、メタツールに関する情報が用意されています。組織は、ワークフロー内のキーシステムと統合するツールキットを構築し、エンドユーザーとサーバーベースのエージェントワークフローの両方を実現できます。
対象者
このガイドは、最新のクラウドネイティブアプリケーション内で AI 駆動型ソフトウェアエージェントの能力を活用しようとしているアーキテクト、デベロッパー、テクノロジーリーダーを対象としています。
目的
このガイドは以下を行う際に役立ちます。
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さまざまなエージェント AI フレームワークを比較して、ユースケースに最適なものを選択します。
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個々のエージェントを調整されたアダプティブシステムに変換する機能を提供するエージェント AI プラットフォームについて説明します。
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持続可能なエージェント AI アーキテクチャを構築するためのオープンプロトコルの利点を理解します。
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エージェントシステムを構築するときに、適切なツール統合戦略を作成します。
このコンテンツシリーズについて
このガイドは、 でのエージェント AI に関するシリーズの一部です AWS。詳細およびこのシリーズの他のガイドについては、 AWS 「 規範ガイダンス」ウェブサイトの「エージェント AI
