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
70
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
Bedrock カスタムモデルvs汎用モデルの比較
akiratameto
1
79
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
42
Amazon Bedrock Agents (ナレッジベースの種類)
akiratameto
1
100
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
130
SageMaker Feature Storeを活かしたLLM推論
akiratameto
0
31
Other Decks in Technology
See All in Technology
ABWG2024採択者が語るエンジニアとしての自分自身の見つけ方〜発信して、つながって、世界を広げていく〜
maimyyym
1
120
生成AI×財務経理:PoCで挑むSlack AI Bot開発と現場巻き込みのリアル
pohdccoe
1
620
2/18 Making Security Scale: メルカリが考えるセキュリティ戦略 - Coincheck x LayerX x Mercari
jsonf
0
190
Oracle Database Technology Night #87-1 : Exadata Database Service on Exascale Infrastructure(ExaDB-XS)サービス詳細
oracle4engineer
PRO
1
170
Amazon Aurora のバージョンアップ手法について
smt7174
2
140
php-conference-nagoya-2025
fuwasegu
0
150
日経のデータベース事業とElasticsearch
hinatades
PRO
0
230
【5分でわかる】セーフィー エンジニア向け会社紹介
safie_recruit
0
18k
IAMのマニアックな話2025
nrinetcom
PRO
1
240
PHPで印刷所に入稿できる名札データを作る / Generating Print-Ready Name Tag Data with PHP
tomzoh
0
180
依存パッケージの更新はコツコツが勝つコツ! / phpcon_nagoya2025
blue_goheimochi
3
210
Visualize, Visualize, Visualize and rclone
tomoaki0705
9
82k
Featured
See All Featured
Docker and Python
trallard
44
3.3k
The Illustrated Children's Guide to Kubernetes
chrisshort
48
49k
Visualizing Your Data: Incorporating Mongo into Loggly Infrastructure
mongodb
45
9.4k
Site-Speed That Sticks
csswizardry
4
400
Done Done
chrislema
182
16k
Stop Working from a Prison Cell
hatefulcrawdad
267
20k
Designing for Performance
lara
604
68k
It's Worth the Effort
3n
184
28k
The Web Performance Landscape in 2024 [PerfNow 2024]
tammyeverts
4
430
Building Adaptive Systems
keathley
40
2.4k
Rebuilding a faster, lazier Slack
samanthasiow
80
8.9k
Bootstrapping a Software Product
garrettdimon
PRO
306
110k
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!