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でのエージェント AI のパターンとワークフロー AWS
Aaron Sempf と Andrew Hooker、Amazon Web Services
2025 年 7 月 (ドキュメント履歴)
組織は、エージェントパターンと呼ばれる新しいアーキテクチャ分野を使用して、動的でマルチドメインの問題を解決するために、大規模言語モデル (LLMs) とソフトウェアエージェントを採用しています。エージェントパターンは、さまざまなコンテキストで目標指向の AI エージェントを設計およびオーケストレーションするために使用される基本的な設計図とモジュール構造です。
対象者
このガイドは、静的ロジック、シンボリックロジック、決定論的オートメーションを超えるインテリジェントなアプリケーションを構築したいと考えているアーキテクト、デベロッパー、製品リーダーを対象としています。
目的
このガイドでは、制御可能で目標に沿った状態で自律的に動作する AI エージェントシステムの設計フレームワークと実装アプローチを提供します。イベント駆動型のアーキテクチャパターンをさまざまなエージェント代替案と接続し、クラウドネイティブアーキテクチャを使用して本稼働グレードのエージェントシステムを構築する方法を示します。このガイドでは、以下のトピックについて説明します。
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エージェントパターン – エージェントパターンは、個々のエージェントの構造と動作を記述する再利用可能な設計テンプレートです。これには、推論エージェント、検索拡張エージェント、コーディングエージェント、音声インターフェイス、ワークフローオーケストレーター、共同マルチエージェントシステムが含まれます。各パターンは、エージェントが認識、理由、行動、学習し、マッピングする方法を示しています AWS のサービス。
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LLM ワークフロー – ワークフローは、エージェントが推論のために LLMs を使用する方法に焦点を当てています。プロンプト戦略と計画メカニズムを検討し、LLMs を使用してテキストを生成するだけでなく、エージェントループ内で構造化され、解釈可能で、信頼性の高い動作を促進する方法について概説します。
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エージェントワークフローパターン – ワークフローパターンは、複数のエージェント、ツール、環境がどのように相互作用して自律システムを形成するかを記述します。これには、タスクオーケストレーション、サブエージェントの委任、イベントベースの調整、オブザーバビリティ、コントロールのパターンが含まれます。これらの側面は、スケーラブル、構成可能、監査可能な AI アーキテクチャを促進します。
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
