長期実行 AI エージェントの最新の実装標準を知ろう！ / 20260128 Ikuma Yamashita

2026/1/28 Ambassadorsに聞くAI活用の最前線（AWSぶっちゃけ討論会vol.6）
https://shiftevolve.connpass.com/event/371239/

株式会社SHIFT ITソリューション部 インフラサービスグループ
クラウドインフラエンジニア
山下 生真

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1. © 2025 SHIFT Inc. Copyright SHIFT Inc, All Rights Reserved. 2026 長期実行 AI エージェントの 最新の実装標準を知ろう！ 山下 生真 Ambassadorsに聞くAI活用の最前線 （AWSぶっちゃけ討論会 vol.6） 1/28 Ikuma Yamashita 株式会社SHIFT AI・DX開発部 インフラサービスG クラウドインフラエンジニア
2. 2 Copyright SHIFT Inc, All Rights Reserved. 自己紹介 山下 生真｜Ikuma Yamashita 株式会社SHIFT AI・DX開発部 インフラサービス G 2025 Japan AWS Jr. Champions 組み込み(学生時代) → Web アプリケーションエンジニア → クラウドインフラエンジニア (現在) デジタルイラスト OSS コントリビューション (awslabs など) ┃経歴 ┃趣味・活動 ┃所属・肩書き
3. 3 Copyright SHIFT Inc, All Rights Reserved. はじめに この LT で学べること • 長期実行 AI エージェントとは何か • 長期実行 AI エージェントの実装標準 • Amazon Bedrock AgentCore 内の各種サービスの概要と使用例 この LT で紹介しないこと • MCP, A2A, AG-UI などのプロトコル詳細 • LangChain, LangGraph, CopilotKit, Strands Agents などの AI フレームワーク・ライブラリ
4. Copyright SHIFT Inc, All Rights Reserved. 4 AI の活用方法は どのように進化している？
5. 5 Copyright SHIFT Inc, All Rights Reserved. LLM の進化と活用方法の進化 LLM は進化し続けていますが…… ARC-AGI-2 それ以上に AI (LLM) の活用方法も進化している！
6. 6 Copyright SHIFT Inc, All Rights Reserved. LLM 活用の進化 AI エージェント AI チャットボット 長期実行 AI エージェント LLM • 最新の情報を取得できない • 学習カットオフの影響を強く受ける User • 最新の情報を取得できる • 任意の操作を実行できる • 人間が行っていたことを「代行」する AI Agent User Tools • 自らタスクを作成する • コンテキストを管理する • 複雑なタスクをツールを使用して遂行する AI Agent User Tools Tasks Agent
7. 7 Copyright SHIFT Inc, All Rights Reserved. KIRO は長期実行エージェントの良い例 requirements.md 要件定義 design.md 詳細設計 tasks.md ワークパッケージ分解 User コーディング・テスト • 要件・設計・タスクに分割する • タスクを基にコーディングを行う タスクを基にコーディングを行うことで、 大規模なアプリケーションでもコンテキストが足りるようになる 重要な情報 (要件・設計・タスク) をファイルとして残すことで、 中断してもすぐに再開できるようになる を例にして長期実行エージェントを理解する
8. Copyright SHIFT Inc, All Rights Reserved. 8 AI におけるコンテキスト管理とは？
9. 9 Copyright SHIFT Inc, All Rights Reserved. 前時代のエージェントと長期実行エージェントの違いとは AI エージェント AI Agent User Tools 1つのエージェントがすべてをこなす Tools の実行で不要な情報 (コンテキスト) が溜まる → コンテキストウィンドウの不足 → 重要なコンテキストを認識できず期待した動作にならない それぞれのエージェントがそれぞれのタスクに特化する プロンプトからタスク分割・必要な情報のみ取得 → 中断耐性あり → コンテキスト圧縮 → サブエージェントで並列化 長期実行 AI エージェント AI Agent User Tools Tasks Agent
10. 10 Copyright SHIFT Inc, All Rights Reserved. 人間におけるコンテキスト管理とは何か とりあえず資料全部渡すからキャッチアップしてね …… ドキュメントとかないからいい感じに担当者に聞いてね …… 必要な情報がどれかわからない 必要な情報を取得できない あなたが新規プロジェクトに参画することになったと仮定します あなた あなた
11. 11 Copyright SHIFT Inc, All Rights Reserved. AI におけるコンテキスト管理とは何か プロジェクト計画書 概要・体制・リスク管理方法・コミュニケーション計画・スケジュール管理方法 など ドキュメントのインデックス どこに詳細なドキュメントがあるか、何について何でドキュメント管理しているか など ① プロジェクト計画書を読み、概要を理解する。 ② 必要に応じてドキュメントを検索して必要な情報を集める。 必要な情報を集め、不要な情報を取り除き、情報の密度を高める。 = コンテキストの密度
12. Copyright SHIFT Inc, All Rights Reserved. 12 長期実行エージェントの実装
13. 13 Copyright SHIFT Inc, All Rights Reserved. 情報の密度を高めるには？ プロジェクト計画書 プロジェクト概要 毎回コンテキストとして渡す ドキュメントのインデックス ドキュメント検索エージェント A2A 経由で RAG を実装する ① 最小限の情報のみ毎回与え ② 情報の不足は AI に判断させ ③ 不足時には自律的に取得できる能力を与える
14. 14 Copyright SHIFT Inc, All Rights Reserved. コンテキストの過不足をなくす実装 エージェントを三層に分割する 仲介エージェント 計画エージェント 専門エージェント • 毎回プロジェクト概要を受け取る • 指示を直接受け取る • 不足している情報をエージェントに聞く • ツールの実行をエージェントに依頼する • 専門エージェントのオーケストレーションをする • 専門エージェントのレスポンスの中から必要な 情報のみ計画エージェントに返す • 専門エージェントに正確な指示を与える • ツールの実行に専念する • 並列実行可能であるようにする A2A A2A 正確な指示を与える 正確な指示を与える 必要な情報のみ返す 必要な情報のみ返す ステートフル ステートレス
15. 15 Copyright SHIFT Inc, All Rights Reserved. エージェントの三層分離 Amazon Bedrock AgentCore Runtime Amazon Bedrock AgentCore Memory A2A Amazon Bedrock AgentCore Runtime Amazon Bedrock AgentCore Runtime AWS Lambda Function Amazon Bedrock AgentCore Gateway A2A MCP Amazon Bedrock AgentCore Runtime MCP AWS Documentation Amazon Bedrock AgentCore Runtime A2A A2A MCP Amazon Bedrock AgentCore Runtime MCP Amazon Bedrock AgentCore Runtime A2A 計画エージェント 仲介エージェント 専門エージェント Amazon CloudWatch Amazon Bedrock Knowledge Base Amazon 3S Vectors
16. 16 Copyright SHIFT Inc, All Rights Reserved. Amazon Bedrock AgentCore Runtime • AI エージェント (HTTP / WS) ・MCP サーバー・ A2A サーバーをホスティングできる • 各セッションはすべて独立した Micro VM で分離されて実行される • CPU アイドル時は CPU に対しての料金が発生しない • 8時間まで連続実行可能 Amazon Bedrock AgentCore Runtime Amazon Bedrock MCP Server モデル呼び出し MCP 呼び出し CPU を使用しない I/O 待ちの 間は CPU 料金が発生しない
17. 17 Copyright SHIFT Inc, All Rights Reserved. エージェントの三層分離 Amazon Bedrock AgentCore Runtime Amazon Bedrock AgentCore Memory A2A Amazon Bedrock AgentCore Runtime Amazon Bedrock AgentCore Runtime AWS Lambda Function Amazon Bedrock AgentCore Gateway A2A MCP Amazon Bedrock AgentCore Runtime MCP AWS Documentation Amazon Bedrock AgentCore Runtime A2A A2A MCP Amazon Bedrock AgentCore Runtime MCP Amazon Bedrock AgentCore Runtime A2A 計画エージェント 仲介エージェント 専門エージェント Amazon CloudWatch Amazon Bedrock Knowledge Base Amazon 3S Vectors
18. 18 Copyright SHIFT Inc, All Rights Reserved. 計画エージェント - エージェントを三層に分割する 計画エージェント • 人間が行っていた反復試行を行うエージェント。 • 目的の遂行に対して「何が不足しているか」「何をするべきか」を考え、指令を出す役割を担う。 • Bedrock AgentCore Memory などを使用してコンテキストをステートフル管理する Amazon Bedrock AgentCore Runtime Amazon Bedrock AgentCore Runtime A2A Amazon Bedrock AgentCore Memory User 会話の履歴 達成すべき目的 タスク一覧 計画エージェント プロジェクト固有の情報 短期メモリ Short-term Memory 長期メモリ Long-term Memory 仲介エージェント
19. 19 Copyright SHIFT Inc, All Rights Reserved. Mem0 ユーザーの入力からメモリを作成 メモリの重複除去・サマライズなどを非同期で自動管理 Amazon Bedrock AgentCore Memory とは Amazon Bedrock AgentCore Memory メモリを Short-term Memory / Long-term Memory に分割 Short-term Memory (短期メモリ) • 現在のセッションのコンテキストを保存 • エージェントの実行が中断されてもコンテキストをステートフルに保持 Long-term Memory (長期メモリ) • コンテキストの中から重要な内容を抽出して保存 • セマンティック検索で必要に応じて検索 • 非同期でメモリの内容を整理 (重複除去・サマライズなど) Letta (旧 MemGPT) メモリを Core Memory / External Memory に分割 • Core Memory | 毎回読み込まれるコンテキスト • External Memory | セマンティック検索で必要に応じて検索
20. 20 Copyright SHIFT Inc, All Rights Reserved. エージェントの三層分離 Amazon Bedrock AgentCore Runtime Amazon Bedrock AgentCore Memory A2A Amazon Bedrock AgentCore Runtime Amazon Bedrock AgentCore Runtime AWS Lambda Function Amazon Bedrock AgentCore Gateway A2A MCP Amazon Bedrock AgentCore Runtime MCP AWS Documentation Amazon Bedrock AgentCore Runtime A2A A2A MCP Amazon Bedrock AgentCore Runtime MCP Amazon Bedrock AgentCore Runtime A2A 計画エージェント 仲介エージェント 専門エージェント Amazon CloudWatch Amazon Bedrock Knowledge Base Amazon 3S Vectors
21. 21 Copyright SHIFT Inc, All Rights Reserved. 仲介エージェント - エージェントを三層に分割する 仲介エージェント • プロントを A2A 経由で受け取り、適切なエージェントに指令を出す役割。 • エージェントから受け取った出力のうち、不要な情報を切り捨てて必要な情報のみ返す。 • A2A では Skills という形で自分が何ができるエージェントかを示すため、これを基にエージェントを選択する。 Amazon Bedrock AgentCore Runtime Amazon Bedrock AgentCore Runtime A2A Amazon Bedrock AgentCore Runtime A2A 命令 エージェントの選択・命令 レスポンス (Artifact) レスポンス (必要な情報のみ) Amazon Bedrock AgentCore Runtime 仲介エージェント
22. 22 Copyright SHIFT Inc, All Rights Reserved. エージェントの三層分離 Amazon Bedrock AgentCore Runtime Amazon Bedrock AgentCore Memory A2A Amazon Bedrock AgentCore Runtime Amazon Bedrock AgentCore Runtime AWS Lambda Function Amazon Bedrock AgentCore Gateway A2A MCP Amazon Bedrock AgentCore Runtime MCP AWS Documentation Amazon Bedrock AgentCore Runtime A2A A2A MCP Amazon Bedrock AgentCore Runtime MCP Amazon Bedrock AgentCore Runtime A2A 計画エージェント 仲介エージェント 専門エージェント Amazon CloudWatch Amazon Bedrock Knowledge Base Amazon 3S Vectors
23. 23 Copyright SHIFT Inc, All Rights Reserved. 専門エージェント - エージェントを三層に分割する 専門エージェント • 情報の取得・ツールの実行に専念するためのエージェント • コンテキストを保持せずに、ステートレスな動きができるように設計する。 • コンテキストや指示は第2層のエージェントが渡す Amazon Bedrock AgentCore Runtime A2A 専門エージェント Amazon Bedrock AgentCore Runtime AWS Lambda Function Amazon Bedrock AgentCore Gateway MCP 仲介エージェント
24. 24 Copyright SHIFT Inc, All Rights Reserved. Amazon Bedrock AgentCore Gateway • 複数のターゲットソースから Tools をまとめて1つの MCP サーバーを提供する • MCP Tools をセマンティック検索するための MCP Tools を提供する AI Agent Amazon Bedrock AgentCore Gateway OepnAPI AWS Lambda Function Amazon API Gateway MCP Server MCP
25. Copyright SHIFT Inc, All Rights Reserved. 25 AI の活用は 今後どう進化する？
26. 26 Copyright SHIFT Inc, All Rights Reserved. LLM 活用の進化予想 AI エージェント AI チャットボット 長期実行 AI エージェント LLM User AI Agent User Tools AI Agent User Tools Tasks Agent DeepWiki Context7 AI 向けの API を MCP 経由で提供するビジネスモデルが出てきた
27. 27 Copyright SHIFT Inc, All Rights Reserved. LLM 活用の進化予想 AI エージェント AI チャットボット 長期実行 AI エージェント LLM User AI Agent User Tools AI Agent User Tools Tasks Agent 専門エージェントを A2A 経由で提供する時代になる？ プロンプトを工夫する MCP サーバーを組み合わせる プロンプトを工夫する プロンプトを工夫する MCP サーバーを組み合わせる サブエージェントを組み合わせる
28. 28 Copyright SHIFT Inc, All Rights Reserved. LLM 活用の進化予想 仲介エージェント 計画エージェント 専門エージェント A2A A2A 正確な指示を与える 正確な指示を与える 必要な情報のみ返す 必要な情報のみ返す Amazon Bedrock AgentCore Runtime MCP Amazon Bedrock Knowledge Base Amazon 3S Vectors Amazon Bedrock (LLM) Strands Agents 独自実装していたエージェントが A2A 経由でサービス化する？
29. 29 Copyright SHIFT Inc, All Rights Reserved. LLM 活用の進化予想 Amazon Bedrock AgentCore Runtime Amazon Bedrock AgentCore Memory A2A Amazon Bedrock AgentCore Runtime A2A Amazon Bedrock AgentCore Runtime MCP AWS Documentation Amazon Bedrock AgentCore Runtime A2A A2A MCP ドキュメントエージェントサービス ドキュメントをクラウドストレージに入れる 議事録を読ませるだけでドキュメントの 整備・検索を管理してくれるサービス (例) Amazon Bedrock AgentCore Runtime MCP Amazon Bedrock AgentCore Runtime A2A 計画エージェント 仲介エージェント 専門エージェント Amazon CloudWatch Amazon Bedrock Knowledge Base Amazon 3S Vectors A2A であれば簡単に置き換え可能
30. 30 Copyright SHIFT Inc, All Rights Reserved. AI サービス開発で失敗しないために 構成コンポーネントは疎結合に保ち、結合部分はプロトコルを使用する。 AI のトレンドの変化があってもすぐに差し替えができる WEB Agent AG-UI Agent Agent A2A LLM Tools MCP AI のトレンドを追い続ける。急速に発展する「標準」に従う。 独自実装ではなく、標準的なインターフェースに従って開発を行う。 ただし、標準は発展途上であると同時に急速に整備されているため、これを追い続ける必要がある。
31. 31 Copyright SHIFT Inc, All Rights Reserved. アプリケーション実装例 障害初期調査エージェント 障害発生時 (CloudWatch Logs サブスクリプションフィルターで監視) に初期調査を AI に実行させる。根本原因・影響範囲・対応をレポートして作成させる
32. Copyright SHIFT Inc, All Rights Reserved. ご清聴ありがとうございました