# エージェントビルダーの設定
エージェントビルダーには、本番稼働対応の AI エージェントを作成するための包括的な設定オプションが用意されています。このセクションでは、エージェントビルダーのデプロイを設定および管理する方法を説明します。
## システムプロンプトの設定
システムプロンプトは、エージェントの動作、パーソナリティ、機能を定義します。システムプロンプトを設定するには:
1. エージェントビルダーウィザードで、**[エージェントを設定]** ステップに移動します。
1. テキストエディタでシステムプロンプトテンプレートを編集します。
1. 以下の明確な手順を含めます。
+ エージェントの役割と目的
+ 使用可能なツールの使用方法 (MCP サーバー)
+ レスポンスのフォーマット設定
+ 動作ガイドライン
1. 必要に応じて、**[デフォルトにリセット]** ボタンを使用して元のテンプレートを復元します。
**エージェントプロンプトのベストプラクティス:**
+ エージェントの機能と制限について具体的に説明する
+ 望ましい動作の明確な例を提供する
+ ツールの使用方法と呼び出すタイミングに関する手順を含める
+ レスポンス形式の期待値を定義する
+ エージェント動作の境界を設定する
## MCP サーバー統合
モデルコンテキストプロトコル (MCP) サーバーは、エージェントにエンタープライズツールとデータソースへのアクセスを提供します。MCP サーバーを設定するには:
1. **[エージェントを設定]** ステップで、**[MCP サーバー]** セクションを見つけます。
1. ドロップダウンメニューから使用可能な MCP サーバーを選択します。
**注記**
エージェントをデプロイする前に、MCP サーバーを設定してアクセス可能にする必要があります。エージェントは、設定された MCP サーバーによって公開されているツールを自動的に検出して使用します。サーバーのセットアップとツールの設定については、MCP のドキュメントを参照してください。
## [メモリの設定]
エージェントビルダーには、コンテキストと知識を維持するために 2 種類のメモリが用意されています。
**短期メモリ**
すべてのエージェントに対してデフォルトで有効:
+ セッション内の会話コンテキストを維持する
+ ユーザーメッセージとエージェントのレスポンスを自動的にキャプチャします
+ 適切な分離のために actorId と sessionId で整理されています
+ 設定は不要です
**長期メモリ**
セッション間でインサイトを保存するためのオプション機能:
1. **[エージェントを設定]** ステップで、**[メモリ設定]** セクションを見つけます。
1. **[長期メモリを有効にする]** トグルをオンにして有効化します。
1. 有効にすると、エージェントは次のことを実行できます。
+ 会話全体から重要な情報を抽出して保存する
+ 以前のセッションから関連するコンテキストを取得する
+ ユーザーの好みや履歴に関する知識を構築する
**注記**
長期メモリでは、セマンティックメモリ戦略とデフォルトの保持設定を備えた AgentCore Memory が使用されます。
## エージェントビルダーのデプロイのモニタリング
エージェントビルダーは、CloudWatch ダッシュボードとメトリクスを通じて包括的なモニタリングを提供します。
**CloudWatch ダッシュボードへのアクセス**
1. AWS アカウントの CloudWatch コンソールに移動します。
1. 左側のナビゲーションから **[ダッシュボード]** を選択します。
1. `AgentBuilder-` という名前のダッシュボードを見つけます。
1. リアルタイムのメトリクスと過去のパフォーマンスデータを表示します。
**ログへのアクセスと分析**
エージェントログは CloudWatch Logs で利用できます。
1. AWS コンソールで CloudWatch Logs に移動します。
1. プレフィックスが `/aws/bedrock-agentcore/runtimes/` のロググループを検索します。
1. CloudWatch Logs Insights を使用してログをクエリおよび分析します。
1. 特定のリクエスト ID またはエラーパターンを検索します。