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でのエージェント AI 用のマルチテナントアーキテクチャの構築 AWS
Aaron Sempf and Tod golding、アマゾン ウェブ サービス
2025 年 7 月 (ドキュメント履歴)
エージェント AI は、組織がシステムを構築、配信、運用する方法を再検討する必要がある破壊的なパラダイムシフトを表します。エージェントモデルでは、新しいパス、可能性、値を作成する 1 つ以上のエージェントにシステムを分解する新しい方法を検討しています。
エージェントディスカッションの多くは、エージェントの構築と実装に使用されるツール、フレームワーク、パターンを中心に行われます。エージェントを作成するための優れたツールだけでなく、エージェントアーキテクチャの基礎となる新しい統合プロトコル、認証戦略、検出メカニズムを採用する必要があります。
エージェントツールの数は増加しますが、チームはエージェントが従来のアーキテクチャの課題にどのように対処するかも検討する必要があります。スケーリング、ノイズの多い近隣、レジリエンス、コスト、運用効率は、エージェントの設計、構築、デプロイ時に評価する必要がある基本的なトピックです。自律型エージェントとスマートエージェントに関係なく、ビジネスニーズに合ったスケール、効率、俊敏性の経済を確実に達成する必要があります。
このガイドの目的は、エージェントフットプリントのさまざまな側面を調べることです。これには、さまざまなエージェントのデプロイと消費のパターンを確認し、アーキテクチャの目標に対処するエージェントを作成するためのさまざまな戦略に焦点を当てることが含まれます。また、通常はマルチテナント設定で必要な内部コンストラクトを導入することで、マルチテナント環境でエージェントがどのように消費されるかを調べることも意味します。
対象者
このガイドは、AI 駆動型マルチテナントシステムを構築するアーキテクト、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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マルチテナントエージェントのデプロイ、サイロモデルとプールモデルの両方の探索、テナントコンテキストがエージェントの実装にどのように影響するかを理解する
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シングルプロバイダー環境とマルチプロバイダー環境におけるオンボーディング、テナント分離、リソース管理などのエージェント管理について調べる
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データの所有権、モニタリング、テストなど、マルチテナントエージェントの側面を評価する
このコンテンツシリーズについて
このガイドは、AI 駆動型ソフトウェアエージェントを構築するためのアーキテクチャ設計図と技術ガイダンスを提供する一連の出版物の一部です AWS。 AWS 規範ガイダンスシリーズには、以下のガイドが含まれています。
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でのエージェント AI のマルチテナントアーキテクチャの構築 AWS (このガイド)
このコンテンツシリーズの詳細については、「エージェント AI
