Amazon Bedrock のマルチエージェントコラボレーション機能の紹介 (プレビュー)

12 月 3 日、Amazon Bedrock のマルチエージェントコラボレーション機能 (プレビュー) を発表しました。マルチエージェントコラボレーションにより、専門的なスキルを必要とする複雑なマルチステップタスクに連携して取り組む複数の AI エージェントを構築、デプロイ、管理できます。

複雑なタスクを処理するために複数のエージェントが必要な場合は、プロセスのさまざまな側面に対応する専用のエージェントを追加できます。ただし、タスクが複雑になるにつれて、これらのエージェントの管理は技術的に困難になります。オープンソースソリューションを使用する開発者は、エージェントオーケストレーション、セッション処理、メモリ管理、および手動実装を必要とするその他の技術的側面の複雑な作業に悩まされていることに気付くかもしれません。

Amazon Bedrock のフルマネージド型のマルチエージェントコラボレーション機能により、専門エージェントはスーパーバイザーエージェントの調整のもと、専門分野のドメイン内で作業できます。スーパーバイザーはリクエストを分類し、タスクを委任し、アウトプットを最終的な回答にまとめます。たとえば、投資顧問マルチエージェントシステムには、財務データ分析、調査、予測、および投資推奨を専門とするエージェントが含まれる場合があります。同様に、小売事業のマルチエージェントシステムは、需要予測、在庫配分、サプライチェーンの調整、価格の最適化を処理できます。

Amazon Bedrock エージェントは、コラボレーション、コミュニケーション、およびタスク委任をバックグラウンドで管理します。エージェントが協力して作業できるようにすることで、タスクの成功率を高め、正確性を高め、生産性を向上させることができます。社内ベンチマークテストでは、マルチエージェントのコラボレーションが、複雑なマルチステップタスクを処理するシングルエージェントシステムと比較して著しい改善を示しました。

Amazon Bedrock におけるマルチエージェントコラボレーションのハイライト
効果的なマルチエージェントコラボレーションシステムを構築する上での主な課題は、複数の専門エージェントを大規模に調整することの複雑さとオーバーヘッドを管理することです。Amazon Bedrock は、効果的なマルチエージェントコラボレーションシステムの構築、デプロイ、オーケストレーションのプロセスを簡素化すると同時に、いくつかの主要な機能と最適化によって効率上の課題に対処します。

• Quick Setup – 複雑なコーディングを必要とせずに、連携する AI エージェントを数分で作成、デプロイ、管理できます。
• コンポーザビリティ – 既存のエージェントをより大きなエージェントシステム内のサブエージェントとして統合することで、複雑なワークフローにシームレスに連携して取り組むことができます。
• エージェント間の効率的な通信 – スーパーバイザーエージェントは一貫したインターフェースを使用してサブエージェントと対話できるため、並列通信をサポートしてより効率的にタスクを完了できます。
• 最適化されたコラボレーションモード – スーパーバイザーモードとルーティングモード付きスーパーバイザのどちらかを選択します。ルーティングモードでは、スーパーバイザーエージェントは単純なリクエストを専用のサブエージェントに直接ルーティングし、完全なオーケストレーションをバイパスします。複雑なクエリや明確な意図が検出されない場合は、自動的にフルスーパーバイザーモードに戻ります。このモードでは、スーパーバイザーエージェントが問題を分析、分析し、必要に応じて複数のサブエージェントを調整します。
• 統合トレースおよびデバッグコンソール – 統合されたトレースおよびデバッグコンソールを使用して、舞台裏でマルチエージェントのインタラクションを視覚化および分析します。

これらの機能を組み合わせることで、複雑で現実的な問題に取り組む際のマルチエージェントコラボレーションフレームワークの調整機能、通信速度、および全体的な有効性が向上します。

開始方法はこちら。

Amazon Bedrock でのマルチエージェントコラボレーションの使用
このデモでは、投稿を作成するコンテンツストラテジストエージェントと、タイミングとリーチを最適化するエンゲージメント予測エージェントで構成されるソーシャルメディアキャンペーンマネージャーエージェントを作成します。次の図は、私が作成しているエージェントのチームと、このシナリオでのマルチエージェントコラボレーションの仕組みを示しています。

はじめに、Amazon Bedrock コンソールまたは API を使用して、わずか数ステップでスーパーバイザーエージェントを作成し、スペシャリストサブエージェントを関連付けることができます。

サブエージェントの作成
まず、既存のエージェントビルダーワークフローを使用して 2 つのサブエージェントを作成します。Amazon Bedrock コンソールを開き、左側のナビゲーションパネルで [エージェント] を選択してから、[エージェントの作成] を選択します。私は [content-strategist] と名付けたエージェントを 1 人作っています。このエージェントは、クリエイティブなソーシャルメディア・コンテンツのアイデアを生み出すエージェントです。エージェントをマルチエージェントコラボレーションで有効にする新しいオプションに注意してください。このオプションは今のところオフのままにしておきます。後でスーパーバイザーエージェントに対してこのオプションを有効にする必要があります。次に、[作成] を選択します。

エージェントビルダーダイアログボックスで、新しいサービスロールを作成して使用することを選択し、モデルとして Anthropic’s Claude 3.5 Sonnet v2 を選択し、エージェントに次の指示を提供します。

あなたはビジネス目標を魅力的なソーシャル投稿に変換する専門知識を持つソーシャルメディアコンテンツストラテジストです。あなたの仕事は、指定されたキャンペーンの目標とターゲットオーディエンスに合致する、クリエイティブでブランドに合ったコンテンツのアイデアを生み出すことです。各提案には、トピック、コンテンツタイプ（画像/ビデオ/テキスト/投票）、特定のコピー、および関連するハッシュタグを含める必要があります。多様性と信頼性に重点を置き、各投稿が戦略的な目的を果たすようにします。

また、高性能な投稿テンプレートを含むナレッジベースを作成して添付します。他のエージェントと同様に、タスクを実行したり、コード解釈を有効にしたり、ガードレールを追加したりするアクショングループなどの追加設定を構成することもできます。その他のすべての設定はデフォルトのままにします。

次に、[保存して終了] を選択します。

同じ手順を繰り返して、[engagement-predictor] という名前の 2 つ目のエージェントを作成します。このエージェントは、ソーシャルメディアの投稿パフォーマンスと最適な投稿時間を予測するエージェントです。このエージェントには、以下の指示を記載します。

あなたは投稿のパフォーマンスと最適なタイミングを予測するソーシャルメディア分析の専門家です。コンテンツのアイデアごとに、コンテンツの種類、業界ベンチマーク、視聴者の行動パターンに基づいて、潜在的なリーチとエンゲージメントを分析します。仕事は、リーチとエンゲージメント率を推定し、最適な投稿時間（日/時間）を決定することです。データ主導の推論と業界固有の洞察により、それぞれの予測をサポートします。キャンペーンの効果を最大化する実用的な指標に焦点を当てます。

プラットフォーム固有のピークエンゲージメント時間、業界ベンチマーク指標、ソーシャルメディアの投稿パフォーマンスを予測および最適化するためのコンテンツパフォーマンス乗数を含むナレッジベースを作成して添付します。再度、[保存して終了] を選択します。

今、2 人のスペシャリストのサブエージェントがいます。

次に進む前に、各エージェントを個別にテストし、機能を確認したら、それぞれのエイリアスを作成します。このアプローチにより、将来的にスーパーバイザーエージェントを作成するプロセスが合理化されます。

スーパーバイザーエージェントの作成とサブエージェントの関連付け
次に、スーパーバイザーエージェントを作成します。私は、このエージェントを [social-media-campaign-manager] と呼んでいます。これは、コンテンツ戦略エージェントとエンゲージメント予測エージェントからのアウトプットを組み合わせて包括的なキャンペーン計画を作成するエージェントです。

今回は、[作成] を選択する前に [マルチエージェントコラボレーションを有効にする] をオンにします。

エージェントビルダーダイアログボックスで、もう一度新しいサービスロールを作成して使用することを選択し、Anthropic’s Claude 3.5 Sonnet v2 をモデルとして選択し、エージェントに次の指示を提供します。

あなたはソーシャルメディアキャンペーンのコンセプトから実行までを統括する戦略的キャンペーンマネージャーです。

実績のあるキャンペーンテンプレート、コンテンツミックス比、クロスプラットフォームの投稿要件をまとめたナレッジベースを作成して添付します。

次に、[マルチエージェントコラボレーション] までスクロールし、[編集] を選択します。

マルチエージェントコラボレーションを有効にするオプションは既にオンになっているはずです。これは、エージェントの作成を開始したときにこのオプションを有効にしたためです。

次に、最終的な対応を調整するためにエージェントのチーム全体で情報をどのように処理するかを決定する 2 つのコラボレーション構成の中から選択できます。

スーパーバイザーモードでは、スーパーバイザーエージェントが入力を分析し、複雑な問題を分解したり、要求を言い換えたりします。次に、サブエージェントをシリアルまたはパラレルで呼び出し、ナレッジベースを参照したり、アクショングループを呼び出したりする場合があります。サブエージェントからの応答を受け取った後、スーパーバイザーエージェントはそれらを処理して、問題が解決されたかどうか、またはさらなるアクションが必要かどうかを判断します。

または、ルーティングを行うスーパーバイザーモードでは、スーパーバイザーエージェントは最初に単純な要求を関連するサブエージェントに直接ルーティングしようとし、そのサブエージェントの応答がユーザに転送されます。入力が複雑であいまいな場合、システムはスーパーバイザーモードに切り替わります。このモードでは、スーパーバイザーエージェントが問題を分析したり、フォローアップの質問をしたりしてから、標準のスーパーバイザーモードと同様に進みます。このアプローチにより、単一のフレームワーク内で単純なクエリと複雑なクエリの両方を効率的に処理できます。

デモでは、スーパーバイザーモードを選択します。

最後のステップとして、エージェントコラボレーターに各サブエージェントを追加して、2 つのサブエージェントを関連付けます。各エージェントのコラボレーター名とコラボレーターの指示を提供します。

content-strategist エージェントを選択し、content-strategist というコラボレーター名を以下の指示とともに与えます。

このエージェントを呼び出して、ビジネス目標を魅力的なソーシャル投稿に変換するなどのソーシャルメディアコンテンツ戦略タスクを実行できます。エージェントは、指定されたキャンペーンの目標とターゲットオーディエンスに沿った、ブランドに合ったクリエイティブなコンテンツのアイデアを生成します。

次に、[コラボレーターを追加] を選択し、engagement-predictor エージェントを選択し、engagement-predictor というコラボレーター名を以下の指示とともに与えます。

このエージェントをソーシャルメディア分析用に呼び出して、投稿のパフォーマンスと最適なタイミングを予測できます。

注: 会話履歴の共有を有効にすると、スーパーバイザーエージェントはユーザーインタラクションの完全なコンテキストをサブエージェントに渡すことができます。これにより、一貫性が保たれ、特にエージェント間のルーティングや切り替えの際に、質問が繰り返されるのを防ぐことができます。単純なサブエージェントと複雑なタスク履歴を混同する可能性があることに注意してください。継続性が必要な場合はこの機能を有効にし、タスクの簡略化や専門エージェントの使用に重点を置いている場合は無効にすることをおすすめします。デモでは無効にしておきます。

[保存] を選択し、[エージェントビルダー] のワークフローを完了します。

テストしてみましょう！

マルチエージェントコラボレーションのテスト
ソーシャルメディアキャンペーンマネージャーエージェントを準備し、[テスト] を選択します。

次の入力プロンプトを使用します。

EcoTech の新しいソーラーパネルの発売に向けて、2 週間のソーシャルキャンペーンを作成してください。目標: B2B (ファシリティマネージャー、サステナビリティディレクター) 要点: 30% 効率化、AI 最適化、2 年間の ROI ニーズ: LinkedIn/Twitter に週 4 件の投稿 (40% 教育、30% 製品、30% のソートリーダーシップ)。

応答が返ってきたら、[トレースを表示] を選択してワークフローを調べます。マルチエージェントコラボレーショントレースタイムラインでは、各サブエージェントが呼び出されたことを確認できます。トレースステップを調べて、オーケストレーションの詳細を確認することもできます。

Amazon Bedrock エージェントの操作方法や新しいマルチエージェントコラボレーション機能のその他の例については、Amazon Bedrock Agent Samples GitHub リポジトリを参照してください。

知っておくべきこと

• プレビュー中、マルチエージェントコラボレーションはリアルタイムチャットアシスタント（同期）のユースケースをサポートします。
• サブエージェントは、3 つの階層型エージェントチームレイヤーという全体的なソフトリミットでコラボレーションを有効にできます。

プレビューに参加しましょう
Amazon Bedrock のマルチエージェントコラボレーションは、AWS GovCloud (米国西部) を除き、Amazon Bedrock エージェントをサポートするすべての AWS リージョンで本日プレビュー版としてご利用いただけます。今後の最新情報については、詳細なリージョンリストをご確認ください。詳細については、Amazon Bedrock エージェントをご覧ください。

Amazon Bedrock コンソールでマルチエージェントコラボレーションを今すぐ試して、ご意見をお聞かせください。 フィードバックは、AWS re:Post for Amazon Bedrock にご送信いただくか、または通常の AWS サポートの担当者を通じてお寄せください。

あなたがマルチエージェントコラボレーションで何を構築するのか楽しみです。

– Antje

原文はこちらです。