【ITニュース解説】Bedrock AgentCoreにStrandsで作成したAIエージェントをデプロイして、Lambdaから呼び出すアプリを作ってみた

最近、AIがまるで人間のように考えて複雑なタスクをこなすようになり、私たちの仕事や生活に大きな変化をもたらしている。今回の記事は、そんな賢いAIを自分で作り、インターネット上で誰もが使えるようにする具体的な方法を紹介している。具体的には、AWSが提供する新しいサービスであるAmazon Bedrock AgentCoreと、AWSが開発したStrands Agentsというツールを組み合わせて、週刊AWSの記事を自動で要約・解説し、さらに読む人のレベルに合わせて内容を調整してくれるWebアプリケーションを作る事例について詳しく説明されている。

AIエージェントとは、単に質問に答えるだけでなく、自分で目標を立て、計画を立て、必要な情報を集めるための道具（ツール）を使いこなし、最終的な目標を達成しようと自律的に行動するAIプログラムのことだ。これは、大規模言語モデル（LLM）と呼ばれる、人間が話すような言葉を理解し生成するAIが基盤になっている。LLM自体は非常に賢いが、現実世界の情報にアクセスしたり、特定のタスクをこなすための具体的な行動は得意ではない。そこでAIエージェントが登場する。エージェントは、LLMの「考える力」を最大限に活用し、外部のデータベースを検索したり、Webサイトから情報を取得したり、計算を実行したりといった、さまざまな「道具」を使って、より高度で複雑なタスクを自動で実行できるようになるのだ。例えば、記事の要約であれば、まず記事のURLや内容を読み込むというツールを使い、その内容をLLMが分析し、要約するという計画を実行する。さらに、その要約結果を「初級者向けにやさしく説明する」といった指示があれば、その指示に基づいて表現を調整するという、まさに人間のアシスタントのような役割を果たす。

このAIエージェントを実際に動かすためのプラットフォームとして、AWSが提供するAmazon Bedrock AgentCoreが登場した。Bedrock AgentCoreは、これまで説明したような賢いAIエージェントを、開発者が手間をかけずに簡単に構築・管理・デプロイできるようにするサービスだ。AWSが提供するマネージドサービスであるため、サーバーの構築や運用といった面倒な作業を意識することなく、AIエージェントのロジック開発に集中できるという大きなメリットがある。Bedrock AgentCoreは、AIエージェントの核となる「推論」、「計画」、「ツール利用」といった機能を効果的に制御し、エージェントが複雑な指示に従って一連のタスクを正確に実行できるように支援する。記事の例で言えば、週刊AWSの記事を自動で要約し、さらに読者のレベルに応じて内容を調整するという、一連の複雑なタスクをBedrock AgentCoreが司令塔となって調整・指揮してくれるイメージだ。

そして、このBedrock AgentCoreと連携して、具体的なAIエージェントの挙動をPythonというプログラミング言語で記述するための強力なツールが、AWSが開発したオープンソースのSDK（ソフトウェア開発キット）であるStrands Agentsだ。SDKとは、特定のソフトウェアを開発するために必要なプログラムやライブラリ、ツールなどが一まとめになったもので、開発者はこれを使うことでゼロからすべてを開発する手間を省き、効率的に機能を追加できる。Strands Agentsを使うことで、開発者はエージェントがどのような「道具」を使えるのか、それぞれの道具がどのような機能を持ち、どのように情報をやり取りするのかといった詳細を定義できるようになる。これにより、AIエージェントはただ漫然と答えるだけでなく、具体的なアクションを実行して目的を達成できる、より実用的な存在となるのだ。

これらの技術を使って完成したAIエージェントを、実際にインターネット上で動くアプリケーションとして提供するために、AWS Lambdaというサーバーレスコンピューティングサービスが重要な役割を果たす。AWS Lambdaは、特定のイベント（例えば、Webサイトから何かをリクエストする操作）が発生した時にだけ、必要なプログラムコードを実行するサービスだ。ユーザーがWebアプリケーションの画面から週刊AWSの記事要約をリクエストすると、このリクエストがイベントとなり、Lambda上で動くプログラムが起動する。このLambdaのプログラムが、Bedrock AgentCoreにデプロイされたAIエージェントを呼び出し、要約や解説の処理を実行させる仕組みだ。Lambdaを使うメリットは、サーバーを常に起動しておく必要がないため、使った分だけの料金で済むこと、またアクセスが急増しても自動で処理能力を調整してくれるため、運用の手間が大幅に削減される点にある。これにより、開発者はインフラの心配をせずに、AIエージェントが提供する価値に集中できる。

週刊AWSの記事を要約・解説するWebアプリケーションの具体的な動作を想像してみよう。まず、ユーザーはWebブラウザを通じてアプリケーションにアクセスし、特定の週刊AWSの記事を指定して要約をリクエストする。このリクエストは、AWSのAPI Gatewayというサービスを経由してLambda関数に渡される。Lambda関数は、Strands Agentsを使って定義されたロジックに基づいて、Bedrock AgentCoreにデプロイされているAIエージェントを呼び出す。AIエージェントは、与えられた記事のURLや内容を受け取り、それを分析するための「ツール」を内部で利用する。例えば、Webページの内容を読み込むツールや、記事のデータベースから関連情報を取得するツールなどが考えられる。エージェントは記事の内容を理解し、読者のレベル（初級者か中級者か）に応じた適切な要約と解説を生成する計画を立て、それを実行する。生成された要約と解説は、Bedrock AgentCoreからLambda関数に返され、最終的にWebページとしてユーザーの画面に表示される。このように、一連の複雑な処理が、ユーザーが意識することなくスムーズに自動で実行される。アプリケーションの裏側では、DynamoDBのようなデータベースサービスが記事情報やユーザー設定を管理し、S3が静的なコンテンツを保存し、CloudFrontが高速なコンテンツ配信を担うなど、複数のAWSサービスが連携して動作している。

今回の記事で紹介されている方法は、AIエージェントという最先端の技術を、AWSの強力なサービス群と組み合わせて、実際に役立つアプリケーションとして実現できることを示している。システムエンジニアを目指す人にとって、このようなAIエージェントの構築や、それらをクラウド環境で運用する知識は、これからの時代に非常に重要なスキルとなるだろう。大規模言語モデルの力を借りて、まるで人間のように考えて行動するAIを自分で作り、それをインターネットを通じて多くの人に提供する経験は、これからのキャリアを大きく広げる一歩になるに違いない。