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# サーバー用のツールベースのエージェント
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サーバー用のツールベースのエージェントは、ツールの実行を、ツール、スクリプト、複合エージェント専用のランタイム環境を持つ外部サーバーに委任することで、関数呼び出しエージェントを強化します。エージェントループが選択および呼び出すインライン関数呼び出しとは異なり、サーバーベースのエージェントはロジックと実行パイプラインを他のエージェントまたはシステムにアウトソースします。これにより、マルチツールの連鎖、分離された実行、特殊な推論などの高度な機能が提供されます。ツールサーバーは、ツール自体に個別の AI モデル、ビジネスルール、または環境が含まれる可能性がある、複雑でステートフル、またはリソース集約型のアクションに最適です。

## アーキテクチャ
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サーバー用のツールベースのエージェントのパターンを次に示します。

![\[サーバー用のツールベースのエージェント。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/agentic-ai-patterns/images/tool-based-agents-for-servers.png)


## 説明
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1. クエリを受信する
   + ユーザーまたはシステムがエージェントシェルにリクエストを送信します。
   + エージェントはクエリを解釈し、ツールサーバーにディスパッチする準備をします。

1. ツールサーバープロセスを実行します。
   + エージェントは、構造化パラメータとともにタスクをツールサーバーに送信します。
   + その後、ツールサーバーは以下を行うことができます。
     + 専用コンピューティングシステム (コンテナ AWS Lambda、Amazon SageMaker など) でスクリプトまたはロジックを実行する
     + LLM 推論で独自のサブエージェントを使用してツールを選択して実行する
     + 依存関係、再試行、またはマルチステップ実行フローを管理する
     + タスクの完了時に結果をプライマリエージェントに出力する

1. ツール出力で LLM 推論を使用する
   + エージェントは LLM を呼び出し、プロンプトの一部として元のクエリとツールサーバーの結果を渡します。
   + LLM は、新しく取得した情報を組み込んだレスポンスを合成します。

1. レスポンスを返します。
   + エージェントは、自然言語または構造化されたレスポンスをユーザーまたは呼び出しシステムに返します。
   + (オプション) 結果はメモリまたは監査ログに保存できます。

## 機能
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+ ツールはプライマリエージェント実行ループの外部で呼び出されます
+ ツールの実行には、LLM 呼び出し、ロジックチェーン、またはサブエージェントが含まれる場合があります
+ エージェントはツールラッパーだけでなく、コントローラーまたはディスパッチャーとして機能します
+ ロジックのコンポジビリティ、スケーラビリティ、分離を有効にする

## 一般的なユースケース
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+ モデルチェーンのオーケストレーション (LLM、ビジョン、コードの組み合わせなど)
+ AI 駆動型オートメーションパイプライン
+ スクリプトランナーを使用する DevOps アシスタントエージェント
+ 複雑な財務計算、シミュレーション、または最適化エージェント
+ マルチモーダルツール (オーディオ、ドキュメント、アクションを組み合わせるなど)

## 実装のガイダンス
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このパターンは、以下を使用して構築できます AWS のサービス。
+ Amazon Bedrock (エージェントホストと LLM 推論)
+ AWS Lambdaツールサーバーのランタイムとしての 、Amazon ECS AWS Fargate、または Amazon SageMaker エンドポイント
+ Amazon API Gateway または AWS App Runner を使用してツールサーバー APIs
+ デカップリングされたagent-to-toolへのメッセージング用の Amazon EventBridge 
+ AWS Step Functions ツールサーバーでマルチエージェントロジックを作成 AWS AppFabric するための または

## 概要
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サーバーを使用するツールベースのエージェントは、高度にモジュール化され、スケーラブルです。決定ロジックを実行から切り離し、複雑なアクションや機密性の高いアクションを他のシステムにオフロードしながら、プライマリエージェントを軽量に保つことができます。これは、エンタープライズグレードのエージェント AI、特にガバナンス、オブザーバビリティ、分離、動的構成、またはそれらの任意の組み合わせを必要とする環境では重要です。