【ITニュース解説】AWSでAIエージェント構築に入門！ StrandsをAgentCoreにデプロイしてみよう

近年、AI技術は私たちの生活や仕事に深く浸透し、その進化のスピードは目覚ましいものがある。特に、大規模言語モデル（LLM）の登場は、AIの可能性を大きく広げた。多くの人々がChatGPTやClaudeといったLLMを「使う」ことに慣れてきた今、さらに一歩進んで、AIを「構築する」という新たな領域に挑戦する動きが活発になっている。本記事は、まさにその「構築」への入門として、システムエンジニアを目指す初心者に向けて、AIエージェントの基本的な考え方から、実際にAWS上にデプロイするまでのプロセスを解説している。

AIエージェントとは、単に与えられた質問に答えるだけでなく、自らの目標を設定し、状況を判断し、適切な行動を選択して目標達成を目指す、より自律的なAIシステムを指す。従来のAIが特定のタスクを効率的にこなすツールだとすれば、AIエージェントは、まるで人間のように「考えて」行動する能力を持つ。

その仕組みは、基本的に次のようなループで構成される。まず、ユーザーから「何かを達成したい」という目標（Goal）が与えられる。AIエージェントは、このGoalを受け取ると、大規模言語モデル（LLM）の推論能力を最大限に活用し、そのGoalを達成するための具体的な手順や戦略（Plan）を考案する。この思考プロセス（Thought）は、自身の持つ知識や経験だけでなく、外部の情報も参照しながら行われる。

Planが定まると、AIエージェントは実際に「行動」（Action）を開始する。この行動とは、例えば、インターネットから特定の情報を検索する、データベースにデータを書き込む、外部のAPI（アプリケーションプログラミングインターフェース）を呼び出して天気予報を取得する、といった具体的な操作を意味する。これらの行動を実行するために、AIエージェントは事前に用意された様々な「ツール」（Tools）を利用する。

行動の結果は、「観測」（Observation）としてエージェントにフィードバックされる。例えば、ウェブ検索の結果やAPIの応答などがそれにあたる。AIエージェントは、このObservationを元に、次にどのような行動をとるべきか、あるいは現在のPlanが適切だったか、Goalに近づいているか、といったことを再度LLMを使って思考する。そして、必要であればPlanを修正し、次のActionを実行する。この思考→計画→行動→観測→再思考、という一連のループを繰り返すことで、最終的なGoalの達成を目指すのだ。

このようなAIエージェントを実際に構築するために、本記事ではAnthropic社が提供する二つの主要な技術、すなわち「Strands」と「AgentCore」を活用する。

「Strands」は、AIエージェントを開発するためのフレームワークである。これは、AIエージェントがどのように思考し、どのようにツールを使い、どのように目標達成へと進むか、その振る舞いを設計するための枠組みを提供する。Strandsを使うことで、開発者は複雑なエージェントのロジックを効率的に記述できる。Strandsが開発の「設計図」と「実装」を担当すると考えると良い。Strandsは、Anthropic社の高性能な大規模言語モデルである「Claude」と密接に連携し、エージェントの思考や判断を司る。

一方、「AgentCore」は、Strandsで開発されたAIエージェントを実際に稼働させ、管理するためのプラットフォームである。開発したエージェントは、このAgentCoreに「デプロイ」（配置・展開）されることで、インターネット上で実行可能になる。AgentCoreはエージェントの実行環境を提供し、その動作を監視・管理する役割を担う。

そして、これらのシステムを動かす基盤となるのが、Amazon Web Services（AWS）である。AWSは、サーバー、データベース、ネットワークなど、様々なITリソースをインターネット経由で提供するクラウドコンピューティングサービスである。AIエージェントのような高度なシステムを安定的に運用するには、スケーラビリティと信頼性の高いインフラが必要であり、AWSはその要件を満たす強力なプラットフォームとなる。本記事では、AWSの「CloudFormation」というサービスを利用し、AgentCoreの実行に必要な環境を自動で構築する手順も示されている。CloudFormationは、必要なAWSリソースをコードで記述し、一括で簡単にプロビジョニングできるツールであり、複雑な環境設定の手間を大幅に削減する。

本記事で紹介される一連の作業は、AIエージェントの概念を理解するだけでなく、実際に手を動かしてクラウド上にシステムを構築する実践的な体験を提供する。AIエージェントの振る舞いを設計し、それを実行可能な形にし、クラウド環境にデプロイするという一連のフローは、将来システムエンジニアとして活躍する上で非常に貴重な経験となるだろう。AIが「使う」ものから「作る」ものへと進化する時代において、このような実践的な知識とスキルは、これからのITエンジニアにとって不可欠なものとなる。

この入門記事を通して、AIエージェントの奥深さや、それを構築する楽しさを体験できる。AI技術の最先端に触れ、自らの手で新たな価値を生み出す第一歩を踏み出す機会となるはずだ。システムエンジニアを目指す者にとって、AI時代の幕開けを実感し、その中で自身の役割を見つけるための重要なステップとなるだろう。