結論 - AWS 規範ガイダンス

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結論

LLMs最新のソフトウェアエージェントのコグニティブコアを提供しますが、raw モデルの呼び出しでは、目的意識があり、堅牢で、制御可能なインテリジェンスを実現するには不十分です。出力生成から構造化された推論と目標に沿った動作に移行するには、モデルが入力を処理し、コンテキストを管理し、アクションを調整する方法を定義する意図的なワークフローパターンに LLMs を埋め込む必要があります。

LLM ワークフローでは、エージェントのコグニティブモジュールを構築するための基盤が導入されています。

  • プロンプトの連鎖は、複雑な推論をモジュール式の監査可能なステップに分割します。

  • ルーティングにより、インテリジェントなタスク分類とターゲットを絞った委任が可能になります。

  • 並列化はスループットを加速し、多様な推論を促進します。

  • エージェントオーケストレーションは、タスク分解とロールベースの実行を通じてマルチエージェントコラボレーションを構築します。

  • 評価者 (リフレクトリファインループ) は、自己改善、品質管理、およびアライメントチェックを可能にします。

各ワークフローは、エージェントのニーズ、タスクの複雑さ、ユーザーの期待に適応できる構成可能なパターンを表します。これらのワークフローは相互に排他的ではありません。これらは、多くの場合、動的推論、マルチエージェント調整、エンタープライズグレードの信頼性をサポートするハイブリッドアーキテクチャに結合されるブロックを構築しています。

エージェントワークフローパターンに関する次の章に移行すると、これらの LLM ワークフローはより大きなシステム内に埋め込み構造として再び表示され、目標の委任、ツールオーケストレーション、決定ループ、ライフサイクルの自律性をサポートします。これらの LLM ワークフローをマスターすることは、テキストを予測するだけでなく、理由、適応、意図的な行動を行うソフトウェアエージェントを設計するために不可欠です。