Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Amazon Bedrock Agents (基本編)
Search
為藤アキラ
January 22, 2025
Technology
0
140
Amazon Bedrock Agents (基本編)
為藤アキラ
January 22, 2025
Tweet
Share
More Decks by 為藤アキラ
See All by 為藤アキラ
AI Agent Vertex AI Agent Builder × A2A × ADKで繋げるマルチエージェント
akiratameto
0
81
[OpsJAWS Meetup33 AIOps] Amazon Bedrockガードレールで守る安全なAI運用
akiratameto
2
240
Amazon Bedrockで実現する堅牢なデータエンジニアリング
akiratameto
1
56
Bedrock カスタムモデルvs汎用モデルの比較
akiratameto
1
110
Vertex AIで実現するLLMデータアノテーションの効率化と自動化
akiratameto
0
87
Amazon Bedrock Agents (ナレッジベースの種類)
akiratameto
1
170
DeepSeek-R1をカスタムモデルとしてAmazon Bedrockにインポートし活用
akiratameto
0
200
SageMaker Feature Storeを活かしたLLM推論
akiratameto
1
57
Other Decks in Technology
See All in Technology
2年でここまで成長!AWSで育てたAI Slack botの軌跡
iwamot
PRO
4
700
解析の定理証明実践@Lean 4
dec9ue
0
180
CI/CD/IaC 久々に0から環境を作ったらこうなりました
kaz29
1
170
Navigation3でViewModelにデータを渡す方法
mikanichinose
0
220
生成AI時代の開発組織・技術・プロセス 〜 ログラスの挑戦と考察 〜
itohiro73
0
130
製造業からパッケージ製品まで、あらゆる領域をカバー!生成AIを利用したテストシナリオ生成 / 20250627 Suguru Ishii
shift_evolve
PRO
1
140
Prox Industries株式会社 会社紹介資料
proxindustries
0
280
プロダクトエンジニアリング組織への歩み、その現在地 / Our journey to becoming a product engineering organization
hiro_torii
0
130
AIのAIによるAIのための出力評価と改善
chocoyama
2
550
mrubyと micro-ROSが繋ぐロボットの世界
kishima
2
250
変化する開発、進化する体系時代に適応するソフトウェアエンジニアの知識と考え方(JaSST'25 Kansai)
mizunori
1
210
生成AI時代 文字コードを学ぶ意義を見出せるか?
hrsued
1
280
Featured
See All Featured
Refactoring Trust on Your Teams (GOTO; Chicago 2020)
rmw
34
3k
The Art of Programming - Codeland 2020
erikaheidi
54
13k
Typedesign – Prime Four
hannesfritz
42
2.7k
Balancing Empowerment & Direction
lara
1
370
The MySQL Ecosystem @ GitHub 2015
samlambert
251
13k
Templates, Plugins, & Blocks: Oh My! Creating the theme that thinks of everything
marktimemedia
31
2.4k
Why You Should Never Use an ORM
jnunemaker
PRO
57
9.4k
For a Future-Friendly Web
brad_frost
179
9.8k
Fight the Zombie Pattern Library - RWD Summit 2016
marcelosomers
233
17k
Optimizing for Happiness
mojombo
379
70k
Learning to Love Humans: Emotional Interface Design
aarron
273
40k
Distributed Sagas: A Protocol for Coordinating Microservices
caitiem20
331
22k
Transcript
AWS活用 Amazon Bedrock #1 Amazon Bedrock Agents 基本編 株式会社BLUEISH 代表取締役CEO兼CTO
為藤アキラ @AkiraTameto
為藤 アキラ (Akira Tameto) 株式会社BLUEISH 代表取締役 CEO兼CTO ・AWS歴12年 ・直近のAIプロジェクト
・画像を中心とした機械学習とLLM のハイブリッドのアーキテクト 自己紹介
基本的な1日のスケジュール
今回の基礎編でのゴール ・AI Agentを知ること ・Amazon Bedrockを知ること
今回の基礎編でのゴール ・AI Agentを知ること ・Amazon Bedrockを知ること ・迷わずにBedrock Agentsで作業が出来ること
AI Agentとは?
自立型の生成AI?
AI Agentとは? 出典: 日経クロステック「有能人材「AIエージェント」とは 宿泊予約や商談資料作成」より 特定のタスクを自動的かつ自律的に実行するシステム
AI Agentとは? AI Agentは、環境と対話し、データを収集し、そのデータを使用して自己決定 タスクを実行して、事前に決められた目標を達成するためのソフトウェアプログ ラムです。 目標は人間が設定しますが、その目標を達成するために実行する必要がある最 適なアクションは AI エージェントが独自に選択します。
AI Agentを6段階で考える
AI Agentを6段階で考える ・L0 (No AI) AIによる学習・推論なし。単なるツール+行動のみ ・L1 (Rule-based
AI) あらかじめ設定したルール(if-then)に基づいて動くAI ・L2 (IL/RL-based AI) 模倣学習(IL)や強化学習(RL)などを活用し、試行錯誤を通じて推論・意思決定をするAI ・L3 (LLM-based AI) 大規模言語モデル(LLM)を中核に据え、言語理解や高度な推論が可能 ・L4 L3を踏まえたうえで自律学習と汎化能力を付与し、新しい状況に柔軟に適応するAI ・L5 L4をさらに拡張し感情や性格(パーソナリティ)を持ち複数エージェント同士で協調・連携できるAI
AI Agentを6段階で考える ・L0 (No AI) AIによる学習・推論なし。単なるツール+行動のみ ・L2 (IL/RL-based
AI) 模倣学習(IL)や強化学習(RL)などを活用し、試行錯誤を通じて推論・意思決定をするAI ・L3 (LLM-based AI) 大規模言語モデル(LLM)を中核に据え、言語理解や高度な推論が可能 ・L4 L3を踏まえたうえで自律学習と汎化能力を付与し、新しい状況に柔軟に適応するAI ・L5 L4をさらに拡張し感情や性格(パーソナリティ)を持ち複数エージェント同士で協調・連携できるAI ・L1 (Rule-based AI) あらかじめ設定したルール(if-then)に基づいて動くAI
AI Agentに向いているもの 出典:AWS Black BeltOnline Seminar より
AI Agentに向いているもの 出典:AWS Black BeltOnline Seminar より
Amazon Bedrock Agentsの歴史 2023年9月28日 Amazon Bedrockが正式リリース 2023年11月28日 Amazon Bedrock Agentsが一般リリース
2024年4月5日 Amazon Bedrock AgentsがCloudFormationに対応 2024年4月23日 ユーザーからの必要なパラメータで を定義 2024年4月23日 機能がリリース 〜 Action Group Return of Control
Amazon Bedrock Agentsでの流れ 出典:AWS Black BeltOnline Seminar より 全体の処理の流れのイメージ
Amazon Bedrock Agentsでの流れ 対話形式での処理の流れ
Amazon Bedrock Agentsでの流れ Input Output 前処理 (1) オーケストレーション (n) ターン
後処理 (1) ターンからの処理の流れ 基盤モデルの呼び出し
デモンストレーション
Amazon Bedrock Agentsの作成 (TOP)
Amazon Bedrock Agentsの作成 (エージェント TOP)
Amazon Bedrock Agentsの作成 (エージェント TOP) マルチエージェントは今回はやらない
Amazon Bedrock Agentsの作成 (エージェント 詳細)
Amazon Bedrock Agentsの作成 (モデルを選択)
Amazon Bedrock Agentsの作成 (全体説明)
Amazon Bedrock Agentsの作成 (全体説明)
Amazon Bedrock Agentsの作成 (全体説明)
Amazon Bedrock Agentsでの流れ 出典:AWS Black BeltOnline Seminar より 全体の処理の流れのイメージ
Amazon Bedrock Agentsでの流れ 出典:AWS Black BeltOnline Seminar より 全体の処理の流れのイメージ
Amazon Bedrock Agentsの作成 (全体説明)
Amazon Bedrock Agentsでの流れ 対話形式での処理の流れ
Amazon Bedrock Agentsでの流れ 対話形式での処理の流れ セッションを保持
Amazon Bedrock Agentsの作成 (全体説明)
Amazon Bedrock Agentsでの流れ 出典:AWS Black BeltOnline Seminar より 全体の処理の流れのイメージ
Amazon Bedrock Agentsでの流れ 出典:AWS Black BeltOnline Seminar より 全体の処理の流れのイメージ
Amazon Bedrock Agentsの作成 (全体説明)
Amazon Bedrock Agentsでの流れ Input Output 前処理 (1) オーケストレーション (n) ターン
後処理 (1) ターンからの処理の流れ 基盤モデルの呼び出し
Amazon Bedrock Agentsでの流れ Input Output 前処理 (1) オーケストレーション (n) ターン
後処理 (1) ターンからの処理の流れ 基盤モデルの呼び出し
Amazon Bedrock Agentsでの流れ 出典:AWS Black BeltOnline Seminar より
Amazon Bedrock Agentsの作成 (全体説明)
Amazon Bedrock Agentsでの流れ Input Output 前処理 (1) オーケストレーション (n) ターン
後処理 (1) ターンからの処理の流れ 基盤モデルの呼び出し
Amazon Bedrock Agentsでの流れ 出典:AWS Black BeltOnline Seminar より
Amazon Bedrock Agentsの作成 (全体説明)
Amazon Bedrock Agentsの作成 (アクショングループの作成)
Amazon Bedrock Agentsの作成 (アクショングループの作成)
Amazon Bedrock Agentsの作成 (アクショングループの作成) Return of Control
Amazon Bedrock Agentsの作成 (アクショングループの作成)
Return of control AWS Lambda 関数の使用をスキップして、エージェントを呼び出すアプリケーションに制御を返すことができます。 このようにして、アプリケーションは、必要なネットワークおよびセキュリティ設定をLambda関数と統合することな く、AWS外のシステムと直接統合したり、Amazon Virtual Private
Cloud(Amazon VPC)でホストされている内部エン ドポイントを呼び出したりできます。 Amazon Bedrock Agentsの作成 (アクショングループの作成)
Return of control AWS Lambda 関数の使用をスキップして、エージェントを呼び出すアプリケーションに制御を返すことができます。 このようにして、アプリケーションは、必要なネットワークおよびセキュリティ設定をLambda関数と統合することな く、AWS外のシステムと直接統合したり、Amazon Virtual Private
Cloud(Amazon VPC)でホストされている内部エン ドポイントを呼び出したりできます。 Lambda関数の使用をスキップ出来る。 Lambda関数を呼び出す方式と違い、AWS外のシステムと直接統合できる。 Amazon Bedrock Agentsの作成 (アクショングループの作成)
Amazon Bedrock Agentsの作成 (アクショングループの作成)
Amazon Bedrock Agentsの作成 (アクショングループの作成)
Amazon Bedrock Agentsの作成 (アクショングループの作成)
Amazon Bedrock Agentsの作成 (アクショングループの作成)
Amazon Bedrock Agentsの作成 (アクショングループの作成)
Amazon Bedrock Agentsの作成 (アクショングループの作成)
Amazon Bedrock Agentsの作成 (アクショングループの作成)
Amazon Bedrock Agentsの作成 (アクショングループの作成)
Amazon Bedrock Agentsの作成 (アクショングループの作成)
Amazon Bedrock Agentsの作成完了
Amazon Bedrock Agentsのテスト (Lambda)
Amazon Bedrock Agentsのテスト (Lambda)
Amazon Bedrock Agentsのテスト (Lambda)
Amazon Bedrock Agentsのテスト (Return of Control)
Amazon Bedrock Agentsのテスト (Return of Control)
Amazon Bedrock Agentsのテスト (Return of Control)
Amazon Bedrock Agentsのテスト (Return of Control)
Amazon Bedrock Agentsのテスト (Return of Control)
Amazon Bedrock Agentsのテスト (Return of Control)
Amazon Bedrock Agentsのテスト (Return of Control)
Amazon Bedrock Agentsのテスト (Return of Control)
Amazon Bedrock Agentsのテスト (Return of Control)
Amazon Bedrock Agentsのテスト (Return of Control)
Amazon Bedrock Agentsでの流れ 出典:AWS Black BeltOnline Seminar より 全体の処理の流れのイメージ
Thank You!