Amazon Bedrock のエージェント

Amazon Bedrock のエージェントは、ワークフローを合理化し、反復的なタスクを自動化します。AI オートメーションの力を活用して、生産性を高め、コストを削減します。

Amazon Bedrock のエージェントは、会社のデータソースにセキュアに接続するとともに、ユーザーリクエストを適切な情報で補足して、正確な応答を生成します。例えば、ユーザーが請求の適格性について質問した場合、RAG エージェントはナレッジベースから情報を検索し、提出された請求と、次のような適格性ポリシーの応答をつき合わせて確認します:「運転免許証、損傷した車の写真、事故報告書を提出する必要があります」。

Amazon Bedrock のエージェントは、デベロッパーが提供する指示 (例:「あなたは未解決の請求を処理するように設計された保険代理店です」)、タスクを完了するために必要な API の詳細、およびナレッジベースからの企業データソースの詳細に基づいてプロンプトを作成します。プロンプトを自動作成することで、さまざまな FM のプロンプトを何週間も試す必要がなくなります。

お客様はわずか数ステップで Amazon Bedrock でエージェントを作成できるため、生成 AI アプリケーションを構築するのにかかる時間を短縮できます。お客様は最初にモデルを選択し、自然言語でいくつかの指示を記述します (例: 「あなたは在庫システムで製品の在庫状況を判断する在庫管理エージェントです」)。エージェントはタスクを調整して分析し、FMの推論機能を使用して正しい論理シーケンスに分解します。エージェントは、必要な API を自動的に呼び出して会社のシステムやプロセスとやり取りして要求に応え、処理を進めることができるかどうか、またはさらに情報を収集する必要があるかどうかを判断します。 

Amazon Bedrock のエージェントは、セキュアな環境でコードを動的に生成して実行する機能をサポートしています。これにより、以前はモデル推論だけでは回答するのが難しかった複雑な分析クエリが自動化されます。ユーザーはこの機能を活用して、データ分析、データビジュアライゼーション、数学の問題解決など、幅広い高度なユースケースに対応できます。

Amazon Bedrock のエージェントでは、アクションスキーマを定義して、エージェントがアクションを呼び出すたびにコントロールを取り戻すことができます。これは、任意のバックエンドサービスにビジネスロジックを実装するのに役立ちます。また、コントロールの復帰を使用すると、オーケストレーションフローを継続しながら、時間のかかるアクションをバックグラウンドで実行 (非同期実行) できます。

Amazon Bedrock のエージェントは、複数のやり取り全体を記憶する能力を備えているため、よりシームレスでパーソナライズされたユーザーエクスペリエンスを実現できます。この機能により、エージェントは過去のやり取りを記憶し、複数ステップのタスクの精度を高めることができます。ユーザーは必要に応じて、改善されたレコメンデーションや以前のコンテキストの記憶喚起から恩恵を受けることができるため、エージェントとのやり取りの一貫性と効率が高まります。

トレース機能を使用して、エージェントの推論と調整計画を段階的に確認できます。これらのインサイトにより、さまざまなオーケストレーションの問題をトラブルシューティングして、モデルを目的の動作に導き、ユーザーエクスペリエンスを改善できます。さらに、アプリケーションを繰り返し実行しながら、手順を確認して指示を調整できます。モデルの推論を完全に可視化することで、差別化されたアプリケーションをより迅速に作成できます。

Amazon Bedrock のエージェントは、ユーザーの指示、アクショングループ、およびナレッジベースからプロンプトテンプレートを自動的に作成します。このテンプレートをベースラインとして使用して、自動生成されたプロンプトテンプレートをさらに改良してユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。ユーザー入力、オーケストレーションプラン、FM レスポンスを更新することもできます。最後に、プロンプトテンプレートを変更できるため、エージェントオーケストレーションをより適切に制御できます。