結論

エージェントワークフローパターンは、イベント駆動型アーキテクチャの次の進化段階であり、ビジネスロジックは静的に定義されず、大規模言語モデル (LLM) で強化された認識を使用して動的に推論されます。従来のクラウドネイティブプリミティブを LLM ワークフローやエージェント設計パターンと組み合わせることで、組織は目的に応じて対応し、経験から学ぶ適応型、インテリジェント、モジュラーシステムを構築できます。

これらのパターンでは、Amazon Bedrock はエージェント認識へのゲートウェイであり、LLM ベースのエージェントがイベントワークフローにアクセスし、ツールとメモリを操作し、構造化され、追跡可能で、調整された結果を提供できるようにします。

エージェントシステムを設計およびデプロイする際、これらのワークフローパターンは、自律的で構成可能な AI アーキテクチャを構築するための設計図を提供します。これらのシステムはサーバーレスのベストプラクティスに基づいており、インテリジェントな基盤モデルで強化されています。