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# サーバーレス AI の CI/CD と自動化
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従来のソフトウェア開発では、継続的インテグレーションとデプロイ (CI/CD) により、チームは迅速かつ安全に変更をテストしてリリースできます。サーバーレス AI システムでは、サービスの一時的なイベント駆動型の性質と AI モデルとプロンプトの不安定な動作により、CI/CD がさらに重要になります。

インフラストラクチャ (Amazon API Gateway AWS Lambda、Amazon Bedrock エージェントなど) からロジック (プロンプト、RAG フロー、エージェントツール設定など) まで、すべてをバージョニングしてテストする必要があります。その後、これらのコンポーネントは環境間で一貫してデプロイする必要があります。

CI/CD プラクティスを実装しないと、組織は次のリスクに直面します。
+ 手動 AWS Identity and Access Management (IAM) またはプロンプトの変更により、ヒューマンエラーが増加します。
+ モデルとインフラストラクチャのドリフトは、development/test/production間で発生します。
+ ボトルネックのテストはイノベーションを遅らせます。
+ 検証されていない更新は、ダウンタイムや動作の変化のリスクをもたらします。

## サーバーレス AI の CI/CD 機能
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CI/CD には、サーバーレス AI で以下の機能とそれに関連する利点があります。
+ **安全なプロンプトとエージェントのバージョニング** – プロンプトとエージェント設定の変更は、レビュー、テスト、承認プロセスを通過します。
+ **インフラストラクチャの再現性** – AWS Cloud Development Kit (AWS CDK) または を使用する Infrastructure as Code (IaC) は、ステージ間で環境が同一であることを確認する AWS CloudFormation のに役立ちます。
+ **統合テスト** – デプロイ前にプロンプトテスト、スキーマ検証、セキュリティチェックを実行します。
+ **自動デプロイ承認** – 手動レビューや自動メトリクスなど、本番稼働用プロモーションにガードレールを使用します。
+ **ロールバックと監査** – タグ付きバージョンを使用すると、迅速なロールバックとコンプライアンスのトレーサビリティが可能になります。
+ 頻**繁な低リスク更新** — 大規模言語モデル (LLM) アプリケーションとプロンプトチューニングの高速反復サイクルを可能にします。

## サーバーレス AI プロジェクトの一般的な CI/CD ワークフロー
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サーバーレス AI プロジェクトの包括的な CI/CD パイプラインには、複数のステージが含まれます。次のリストは、関連するアクションやツールの例など、一般的な CI/CD ワークフローの各ステージの概要を示しています。
+ **コードとプロンプトのコミット** – デベロッパーは、GitHub や GitLab などのツールを使用して、更新された Lambda 関数、 AWS CDK コード、またはプロンプトテキストを Git にプッシュします。 GitLab
+ **Build and lint** – for [https://eslint.org/](https://eslint.org/)JavaScript、 for 、、およびカスタムプロンプト検証ツールなどのツールを使用して、構文、プロンプト形式Python[https://yamllint.readthedocs.io/en/stable/](https://yamllint.readthedocs.io/en/stable/)、スキーマの整列を検証[https://pypi.org/project/black/](https://pypi.org/project/black/)します。
+ **ユニットテストとプロンプトリグレッション** – [https://docs.pytest.org/en/stable/](https://docs.pytest.org/en/stable/)、、カスタムフィクスチャを使用して[https://www.promptfoo.dev/docs/intro/](https://www.promptfoo.dev/docs/intro/)、ローカルロジックとユニットテスト、ゴールデンプロンプトレスポンステストを実行します。
+ **IaC 検証** – と を使用して AWS CDK と CloudFormationtemplatesを合成`cdk synth`および検証します`cfn–lint`。
+ **統合テスト** – AWS CodeBuild およびモックエージェントを使用して、ステージングにデプロイし、完全なワークフロー (Amazon Bedrock エージェントへの Amazon S3 アップロードなど) を呼び出します。
+ **手動または自動承認** – AWS CodePipeline または GitHub Actions ゲートを使用して、モデルコストへの影響と承認チェックリスト (プロンプトの変更など) を確認します。
+ **本番環境へのデプロイ** – スタックの昇格、Amazon Bedrock エージェント設定の更新、 AWS CodeDeploy、、 AWS CDKおよび AWS SAM コマンドラインインターフェイス (CLI) を使用したプロンプトの発行を行います。
+ **デプロイ後の煙テスト** – Amazon CloudWatch Synthetics とテスト Lambda を使用して、本稼働エージェントの出力、ログキャプチャ、ロールバックの準備状況を検証します。
+ **モニタリングと監視** – CloudWatch、Amazon Bedrock トークンログ (CloudWatch 経由）、および を使用して、ダッシュボード、コストアラート、トークン使用状況モニターを自動作成します AWS X-Ray。

## プロンプトと Amazon Bedrock エージェント用の CI/CD
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プロンプトと Amazon Bedrock エージェントの設定では、CI/CD プロセスで特別な処理が必要です。
+ ソース管理では、プロンプトをバージョニングされたアセットとして扱います (例: `/prompts/v1/agent-support-en.yaml`)。
+ 自動ゴールデンテストケースにプロンプトを含めます。
+ IaC テンプレートを使用して Amazon Bedrock エージェント設定 (ツール、手順、ナレッジベース URIs) をデプロイします。
+ Amazon Bedrock エージェントの更新をデプロイするのは、次の場合のみです。
  + プロンプト回帰テストは合格です。
  + ツールのアクセス許可は IAM テンプレートと一致します。
  + 信頼度のしきい値または検証 Lambda 結果が許容可能な基準を満たしている。

このアプローチにより、サイレントプロンプトの低下を防ぎ、本番環境で再現可能な生成 AI の動作を確保できます。

## AgentCore と CI/CD パイプラインの統合
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Amazon Bedrock AgentCore は、エージェントのデプロイ、テスト、進化のためのマネージドランタイムとメモリファブリックを導入することで、従来の CI/CD オートメーションを拡張します。現在のサーバーレスパイプラインは、エージェントコードのパッケージ化とデプロイを自動化します (例: AWS CodePipeline、 AWS CodeBuild、) AWS CDK。ただし、AgentCore はこのプロセスに直接統合され、デプロイライフサイクルの一環としてエージェントの状態、メモリ、ツールコネクタを管理します。

AgentCore と CI/CD パイプラインの主な統合ポイントは次のとおりです。
+ **ランタイムの登録とバージョニング** – デプロイされた各エージェントは、スケーリング、ルーティング、ライフサイクルオーケストレーションを処理する AgentCore ランタイムに登録できます。このアプローチにより、CI/CD ワークフローでカスタムレジストリまたはサービス検出ロジックを維持する必要がなくなります。
+ **メモリスナップショットと昇格** – 自動テスト中、AgentCore は学習したコンテキストや状態を含むエージェントメモリスナップショットを保持し、パイプラインを通じてコードアーティファクトとともに昇格させることができます。この機能を使用すると、開発環境、ステージング環境、本番環境間のコンテキスト継続性が可能になります。
+ **ツール設定管理** – AgentCore Gateway ツールを使用すると、チームは同じパイプライン内で他の AWS のサービス (Amazon DynamoDB、Amazon S3、Amazon Bedrock FMsAmazon EventBridge など) との統合ポイントを宣言的に定義できます。この設定管理機能は、一貫性のある監査可能なアクセス設定を提供するのに役立ちます。
+ **検証用のオブザーバビリティフック** – AgentCore は、エージェント実行用の組み込みテレメトリを公開し、CI/CD パイプラインがデプロイ前にパフォーマンス、推論品質、コンプライアンスメトリクスを自動的に検証できるようにします。

CodePipeline デプロイは、次のステップで構成される場合があります。

1. CodeBuild を使用して新しいエージェントコードを構築します。

1. エージェントを実行のために AgentCore ランタイムにデプロイします。

1. AgentCore Memory を使用して自動統合テストを実行し、実行間で状態を永続化して比較します。

1. 検出とオーケストレーションのために AgentCore レジストリを更新しながら、ビルドの成功を本番環境に昇格させます。

## AWS のサービス CI/CD ツール用
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サーバーレス AI の CI/CD 実装を以下 AWS のサービス に示します。
+ [AWS CodePipeline](https://docs.aws.amazon.com/codepipeline/latest/userguide/welcome.html) はend-to-endのパイプライン機能を提供します。
+ [AWS CodeBuild](https://docs.aws.amazon.com/codebuild/latest/userguide/welcome.html) はテスト、リンティング、検証を実行します。
+ [AWS CDK](https://docs.aws.amazon.com/cdk/v2/guide/home.html) および [CloudFormation](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide/Welcome.html)、および HashiCorp [https://www.terraform.io/docs](https://www.terraform.io/docs)(サードパーティーのツール) は、インフラストラクチャ、エージェント、アクセス許可、ワークフローを定義します。
+ [Amazon S3](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/Welcome.html) は、バージョニングされたプロンプトファイルとエージェントテンプレートを保存します。
+ [Amazon Bedrock](https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/what-is-bedrock.html) API と CLI は、プロンプトとエージェント定義を動的に登録します。
+ [CloudWatch Synthetics](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Synthetics_Canaries.html) は、デプロイ後のプローブと信頼度検証を実行します。
+ [Lambda@Edge](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudFront/latest/DeveloperGuide/lambda-at-the-edge.html) と [Amazon EventBridge](https://docs.aws.amazon.com/eventbridge/latest/userguide/eb-what-is.html) は、ドリフトやデプロイの失敗などのモニタリング対象イベントから CI/CD をトリガーします。

## CI/CD とオートメーションの概要
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CI/CD は単なるベストプラクティスではなく、安全で信頼性の高い AI システムをスケーリングするために必要です。プロンプトの機密性、ツールの自律性、インフラストラクチャの複雑さにより、自動化にはいくつかの重要な利点があります。
+ リスクを軽減してイノベーションサイクルを高速化する
+ 管理可能な更新と監査可能な更新
+ チームやリージョン間で安定した環境
+ ロジックと言語の両方の統合テスト

AgentCore を CI/CD パイプラインに統合することで、エージェントのデプロイはコード配信から継続的な機能配信に進化します。推論、メモリ、状態は、最新のサーバーレス AI システムでファーストクラスのデプロイ可能なアセットになります。

AI ネイティブアーキテクチャに DevOps の原則を適用することで、企業は AI を責任を持って、迅速かつ大規模に本番環境に導入できます。