でのエージェント AI の運用 AWS - AWS 規範ガイダンス
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でのエージェント AI の運用 AWS

Aaron Sempf、Brad Ryan、Bhargs Srivathsan、Akhil Bhaskar、Amazon Web Services

2025 年 8 月 (ドキュメント履歴)

エージェント AI は機能ではなく、新しい運用パラダイムです。統制のとれたアーキテクチャ、信頼フレームワーク、ビジネスに沿ったデプロイモデルに投資する組織は、次世代のアダプティブでインテリジェントな企業をリードします。

エージェント AI は、自律型ソフトウェアエージェントと生成 AI の収束を表します。エージェントの意思決定と目標指向の動作を、大規模言語モデル (LLMs。これらのエージェントは、動的なエンタープライズ環境全体で推論、行動、適応、コラボレーションを行うことができます。この可能性を実現するために、企業は考え方をモデルデプロイからエージェントインフラストラクチャに移行する必要があります。

このガイドでは、エージェント AI を独立した実験からエンタープライズ規模の価値を生み出すインフラストラクチャに変換する組織戦略を提供します。これは、ガバナンス、スケーラビリティ、ビジネスアラインメントを備えたワークフロー全体にインテリジェントエージェントを埋め込むのに役立ちます。

主な重点領域と推奨事項

このガイドでは、エージェント AI を運用する際の以下の基本領域に焦点を当てています。各重点分野について、組織およびビジネスの推奨事項が提供されます。

このガイドの推奨事項を使用して、エージェント AI を大規模に準備できます。エージェント向け DevOps (AgentOps) チームの構築、相互運用可能なシステム、導入を拡大する変更管理戦略など、組織がエージェント AI を中心に再構築する方法について説明します。Well-Architected AWS フレームワークとの決定優先の考え方と整合性を強調しています。

対象者

このガイドは、エージェントシステムを設計およびスケーリングし、AI をコアビジネスワークフローに組み込み、本番環境で LLMs と自律エージェントを運用しているエンタープライズアーキテクト、AI/ML エンジニアリングリーダー、デジタルトランスフォーメーション戦略家を対象としています。このガイドの概念と推奨事項を理解するには、最新のクラウドネイティブアーキテクチャと分散システム、大規模言語モデル、基盤モデル機能、AI ガバナンス、DevOps、プラットフォームエンジニアリングの原則に精通している必要があります。

目的

このガイドの推奨事項を実装することで、組織は次のビジネス成果を達成できます。

  • 人間のボトルネックと認知負荷を軽減する、目標指向の自律型エージェントによる意思決定とワークフロー実行の高速化。

  • 再利用可能なマルチテナントエージェントプラットフォームによる、ビジネスユニット間のインテリジェント機能のスケーラブルでコスト効率の高いデプロイ。

  • AI システムの耐障害性、信頼、ガバナンスの向上により、規制対象、ミッションクリティカル、または顧客向け環境での確実な導入が可能になります。

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 」を参照してください。